[发明专利]基于实例分割的半虚拟数据集自动生成方法有效
| 申请号： | 202211460573.3 | 申请日： | 2022-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN115937626B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 王昊琪;吕林东;李旭鹏;李浩;文笑雨;刘根;张玉彦;孙春亚;姜伟 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学;河南许继仪表有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/776;G06V20/40;G06V20/70;G06V10/25;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/09 |
| 代理公司： | 北京哌智科创知识产权代理事务所(普通合伙) 11745 | 代理人： | 张元媛 |
| 地址： | 450000 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于实例分割的半虚拟数据集自动生成方法，利用数字孪生体的虚拟对象作为实例分割MaskR‑CNN算法的数据集进行模型训练；将模型应用到虚拟对象获取mask图片和目标位置和类别信息；利用目标位置和类别信息自动生成半虚拟数据集标注文件；根据mask图片得到数字孪生体物理对象背景图和虚拟对象目标图；将背景图和目标图相加生成半虚拟图片数据集。利用数字孪生体虚拟对象作为训练模型的数据集，将模型应用到数字孪生体中获取半虚拟数据集。本发明减少标注数据集的人力成本，避免虚实混合数据集训练模型产生过拟合的现象，解决了深度学习训练数据集不足的问题，增加了有监督的深度学习在计算机视觉方向检测的普适性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 实例 分割 虚拟 数据 自动 生成 方法 | ||
【主权项】：
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