一种训练样本的扩充方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010450167.3
IPC分类号：G06T3/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-05-25
申请人：
TCL科技集团股份有限公司

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引证文献

著录项信息

专利名称	一种训练样本的扩充方法
申请号	CN202010450167.3	申请日期	2020-05-25
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-30	公开/公告号	CN113724128A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T3/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T3/00 在图像平面内的图形图像转换，例如，从位像到位像地建立一个不同图像〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;3;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	TCL科技集团股份有限公司	申请人地址	广东省惠州市仲恺高新区惠风三路17号TCL科技大厦变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	TCL科技集团股份有限公司	当前权利人	TCL科技集团股份有限公司
发明人	俞大海;李嘉豪
代理机构	深圳市君胜知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	温宏梅;吴志益

摘要

本发明公开了一种训练样本的扩充方法、存储介质及终端设备，所述方法包括对于初始训练样本组中的一训练图像，确定该训练图像对应的目标图像；根据目标图像生成目标图像对应的掩码图像；基于经过训练的生成网络模型、该掩码图像以及目标图像生成训练图像对应的第一合成图像；将生成的所有第一合成图像加入初始训练样本组，以得到扩充训练样本组。本发明通过经过训练的生成网络模型生成训练图像对应的第一合成图像，并将第一合成图像作为初始训练样本组的扩充图像补充至初始训练样本组，从而实现了训练样本的自动扩充，降低了训练样本扩充的工作量，提高了训练样本扩张的效率，进而提高了神经网络模型的训练效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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