申请/专利权人：武汉理工大学

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117523345B

主分类号：G06V10/774

分类号：G06V10/774;G06V10/25

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明提供了一种目标检测数据平衡方法及装置，包括：对目标检测数据集进行分析，设置类别扩充比率、尺度比例规则和每个初始图像的目标空间分布指数；根据原始标注信息对初始图像进行数据局部扩增，得到局部扩增图像，根据预设个数局部扩增图像对预设背景‑类别关联模型进行训练，得到目标背景‑类别关联模型；根据目标背景‑类别关联模型、类别扩充比率、尺度比例规则和目标空间分布指数对目标检测数据集进行数据全局扩增，得到处于平衡状态下的平衡目标检测数据集。本发明设置了背景‑类别关联模型、类别扩充比率、尺度比例规则和目标空间分布指数，得到处于平衡状态下的平衡目标检测数据集，解决了目标检测数据的数据失衡的技术问题。

主权项：1.一种目标检测数据平衡方法，其特征在于，包括：获取目标检测数据集；所述目标检测数据集包括预设个数初始图像和每个初始图像对应的原始标注信息；对所述目标检测数据集进行分析，设置类别扩充比率、尺度比例规则和所述每个初始图像对应的目标空间分布指数；所述目标空间分布指数用于对处于空间失衡情况下的初始图像进行空间平衡；根据所述原始标注信息对所述预设个数初始图像进行数据局部扩增，得到预设个数局部扩增图像，并根据所述预设个数局部扩增图像对预设背景-类别关联模型进行训练，得到目标背景-类别关联模型；根据所述目标背景-类别关联模型、所述类别扩充比率、所述尺度比例规则和所述目标空间分布指数对所述目标检测数据集进行数据全局扩增，得到处于平衡状态下的平衡目标检测数据集；所述对所述目标检测数据集进行分析，设置类别扩充比率、尺度比例规则和所述每个初始图像对应的目标空间分布指数，包括：对所述目标检测数据集进行分析，得到所有实例的类别分布情况，并根据所述类别分布情况中各类别的实例数量之间的差距，确定扩充概率，进而根据所述扩充概率，确定类别扩充比率；对所述目标检测数据集中的所有原始标注信息进行尺度分析，得到尺度分布情况，并根据所述尺度分布情况，确定尺度比例规则；根据所述每个初始图像对应的所述原始标注信息，确定填充掩膜图，并对所述填充掩膜图进行分析，得到所述每个初始图像对应的目标空间分布指数；所述根据所述原始标注信息对所述预设个数初始图像进行数据局部扩增，得到预设个数局部扩增图像，包括：对所述每个初始图像的所述填充掩膜图中的所有实例进行实例筛选，得到非重叠的待增广目标实例，并对所述每个初始图像中包含背景信息的待增广目标实例进行获取，从而得到所述每个初始图像对应的标注信息集合；所述标注信息集合包括所有待增广目标实例以及对应的所述原始标注信息；对所述标注信息集合中的所述所有待增广目标实例进行空间姿态变换，并对应调整所述标注信息集合中每个待增广目标实例对应的原始标注信息，得到所述每个初始图像对应的变换标注信息集合；根据所述每个初始图像的所述变换标注信息集合中的每个待增广变换目标实例对对应的初始图像进行填充，得到所述每个初始图像对应的局部扩增图像；所述根据所述目标背景-类别关联模型、所述类别扩充比率、所述尺度比例规则和所述目标空间分布指数对所述目标检测数据集进行数据全局扩增，得到处于平衡状态下的平衡目标检测数据集，包括：根据所述目标检测数据集中所述每个初始图像的原始标注信息，得到适合拷贝扩充的预设个数目标实例；根据所述类别扩充比率和所述尺度比例规则对所述预设个数目标实例的类别和尺度比例进行控制，得到预设个数控制目标实例，并将所述目标空间分布指数小于预设阈值的初始图像确定为待扩充初始图像，从而得到预设个数待扩充初始图像；根据每个待扩充初始图像缺失的尺度比例，得到所述每个待扩充初始图像中不与所述预设个数控制目标实例重叠的背景区域集合；根据所述目标空间分布指数，确定所述背景区域集合中的预设个数待扩充区域；根据所述目标背景-类别关联模型对所述预设个数待扩充区域进行数据全局扩增，得到所述每个待扩充初始图像扩增后的扩增图像；判断所述扩增图像的目标空间分布指数是否大于预期平衡阈值；若否，则对所述扩增图像对应的待扩充初始图像继续进行数据全局扩增；若是，则根据所述预设个数待扩充初始图像中大于所述预期平衡阈值的扩增图像，得到处于平衡状态下的平衡目标检测数据集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 一种目标检测数据平衡方法及装置

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