[发明专利]生成合成训练数据集的计算机实现方法和系统

权利要求书

1.一种用于生成用于训练机器学习计算机视觉模型的合成训练数据集的计算机实现方法，该机器学习计算机视觉模型用于执行至少一个用户定义的计算机视觉任务，在计算机视觉任务中空间分辨传感器数据针对至少一个用户定义的感兴趣对象被处理和评估，所述方法包括：

-基于用户输入数据接收用户定义的感兴趣对象的至少一个模型，特别是2D或3D模型(10)；

-基于用户输入数据确定至少一个渲染参数(60)并且优选地确定多个渲染参数(56、58、60、62、64、66)；

-通过基于至少一个渲染参数(60)渲染感兴趣对象的至少一个模型(10)来生成训练图像(I2，I3)集；

-生成关于至少一个感兴趣对象的训练图像(I1)集的注释数据；

-提供包括训练图像(I2，I3)集和注释数据的训练数据集，训练数据集用于输出给用户和/或用于训练计算机视觉模型。

2.根据权利要求1所述的方法，包括：与用户界面(30)进行通信，其中，所述用户界面(30)被配置为用于用户输入数据的用户输入设备，所述数据通过用户输入并关于所述至少一个模型(10)、至少一个渲染参数(60)和优选地多个渲染参数(56、58、60、62、64、66)、生成的训练图像和/或要输出的训练图像的数量和/或要生成的注释数据。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，为了基于用户输入数据确定至少一个渲染参数并且优选地多个渲染参数，所述至少一个渲染参数并且优选地所述多个渲染参数是在考虑到所述用户输入数据的情况下随机确定的。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，为了生成所述训练图像(I2，I3)集，基于用户输入数据确定至少一个背景图像(13b，13c)并且优选地多个背景图像(13b，13c；13d)。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于用户输入数据(94、96)接收至少一个背景图像(21)，其中所述至少一个背景图像用于生成至少一个训练图像(I2、I3)。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，为了生成所述训练图像(I2，I3)集，从多个背景图像(92)中随机选择背景图像(13d)集。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，每个训练图像(I2、I3)是基于照片级真实感的背景图像(13a、13b、13d)生成的。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述至少一个渲染参数是从一组渲染参数中选择的，所述一组渲染参数用于表征感兴趣对象的视图、渲染过程的视场(56)、特别是相机的用于渲染过程的视场、感兴趣对象的尺寸和/或缩放范围(58)、训练图像内的至少一个渲染的感兴趣对象的方向和/或位置、视角(60)、渲染模型的滚动(62)和/或至少一个感兴趣对象的旋转和/或平移、至少一个感兴趣对象的裁剪(64)、对感兴趣的对象的遮挡(66)和/或模型实例(52)的数量和/或类似的和/或它们的组合。

9.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，所述至少一个渲染参数选自一组渲染参数，所述一组渲染参数包括有关照明条件(72)的干扰对象(70)的数量、特别是最大数量的参数特征、有关训练图像中的对象和/或背景的照明的参数特征、有关光源(74)数量的参数特征、有关光强度的变化(76)的参数特征、有关颜色变化的方案的参数特征、有关在渲染图像和/或训练图像中包含阴影、模糊(84)和/或噪声(88)的参数特征、特别是有关噪声强度(86)和/或噪声大小(88)变化的参数特征等等和/或其组合。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，至少一个干扰对象(17)尤其是从多个干扰对象中随机选择的，所述至少一个干扰对象被包括在至少一个训练图像中并且优选地被包括在多个训练图像中。