[发明专利]影子数据增强方法及装置、训练方法、存储介质和芯片在审
申请号: | 202310377862.5 | 申请日: | 2023-03-31 |
公开(公告)号: | CN116383657A | 公开(公告)日: | 2023-07-04 |
发明(设计)人: | 王凯;邢雁南;乔宁;胡雅伦 | 申请(专利权)人: | 深圳时识科技有限公司;成都时识科技有限公司 |
主分类号: | G06F18/214 | 分类号: | G06F18/214;G06N3/049 |
代理公司: | 深圳紫藤知识产权代理有限公司 44570 | 代理人: | 刘茂源 |
地址: | 518031 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 影子 数据 增强 方法 装置 训练 存储 介质 芯片 | ||
1.一种影子数据增强方法,其特征在于:
考虑影子噪声的影响,在样本数据中增加影子数据,包括如下步骤:
基于样本数据,确定满足预设条件的像素区域,获得目标范围;
选取目标范围外至少一个像素点为影子中心点进行影子数据增强;
其中,所述预设条件为以下情形之一:
i)连续区域内,任意像素单元的像素值或产生的脉冲事件数量大于或等于第一阈值;
ii)连续区域内,像素值或产生的脉冲事件数量大于或等于第一阈值的像素单元的数量大于或等于第二阈值。
2.根据权利要求1所述的影子数据增强方法,其特征在于:
以影子中心点为中心,基于预设的影子尺寸或/和形状,获得产生影子噪声的像素区域;
随机将产生影子噪声的像素区域内一半以上像素单元的像素值或产生的影子事件数量设置为第一数值,并将产生影子噪声的像素区域旋转预设角度,从而得到影子数据。
3.根据权利要求2或3所述的影子数据增强方法,其特征在于:
若样本数据不是事件帧格式,先对样本数据进行预处理,将样本数据转换为事件帧;基于事件帧中像素单元的像素值或产生的脉冲事件数量获得目标范围。
4.一种影子数据增强装置,其特征在于,包括:
判断模块,基于样本数据集确定满足预设条件的像素区域,得到目标范围;
选择模块,与所述判断模块耦接,在目标范围外选择一个像素点作为影子中心点,并选定影子尺寸和形状;
增强模块,与所述选择模块耦接,基于选择模块确定的参数,以影子中心点为中心,进行影子数据增强;
其中,所述预设条件为以下情形之一:
i)连续区域内,任意像素单元的像素值或产生的脉冲事件数量大于或等于第一阈值;
ii)连续区域内,像素值或产生的脉冲事件数量大于或等于第一阈值的像素单元的数量大于或等于第二阈值。
5.根据权利要求4所述的使用影子进行数据增强的装置,其特征在于:
所述增强模块,基于选择模块确定的参数,以影子中心点为中心,获得产生影子噪声的像素区域;
将产生影子噪声的像素区域内一半以上像素单元的像素值或产生的影子事件数量设置为第一数值,并将产生影子噪声的像素区域旋转预设角度,从而得到影子数据。
6.根据权利要求4或5所述的影子数据增强装置,其特征在于:
所述第一数值的大小与用户或动作或物体的运动速度成正比。
7.一种训练方法,其特征在于:
基于如权利要求1至3任一项所述的影子数据增强方法,对脉冲神经网络训练集的样本数据进行至少一次数据增强;
基于增强后的训练集完成对脉冲神经网络的训练。
8.一种存储介质,其特征在于:
该存储介质上存储有计算机代码,其特征在于:通过执行该计算机代码,以实现如权利要求1至3任一项所述的影子数据增强方法。
9.一种芯片,其特征在于:
包括脉冲神经网络处理器,所述脉冲神经网络处理器部署有使用如权利要求7所述的脉冲神经网络训练方法获得的最优配置参数。
10.一种电子产品,其特征在于:
所述电子产品上配有如权利要求9所述的芯片。
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