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[发明专利]样本源增广方法、装置、设备及可读介质-CN202211712900.X在审
发明人：钱生;赵严 -专利权人：苏州凌云光工业智能技术有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了样本源增广方法、装置、设备及可读介质。方法包括：确定待增广样本源，其中，待增广样本源应用于深度学习模型的训练；根据所述待增广样本源中的图像得到对应的样本图像；确定所述待增广样本源对应的自定义增广方案；将所述自定义增广方案应用于所述样本图像，得到增广样本源。本发明提供的方案能够对样本源的增广方案进行自定义配置，因此能够针对不同样本源及场景定制增广方案，通过配置的自定义增广方案对样本源中的样本图像进行增广，从而提高样本源的增广效果。
样本增广方法装置设备可读介质

[发明专利]数据增广的方法、装置及电子设备-CN202010537632.7有效
发明人：刘亚博;聂磊;黄锋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据增广的方法、装置及电子设备，涉及深度学习、云计算及计算机视觉技术领域。具体实现方案为：获取数据增广请求，其中，增广请求中包括原图像集及待生成图像的类型；根据待生成图像的类型，确定当前的数据增广模式；根据当前的数据增广模式，对原图像集进行增广处理，以获取增广图像集。由此，通过这种数据增广的方法，对于不同类型的数据增广任务，选择不同的数据增广模式实现数据增广，从而不仅有效缓解了训练数据集匮乏的问题，而且能够实现较好的定向增广效果。
数据增广方法装置电子设备

[发明专利]数据增广方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011473235.4在审
发明人：杨小平 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据增广方法、装置、计算机设备及存储介质，该数据增广方法包括：获取采集的原始图像；计算对所述原始图像进行增广的增广中间参数，所述增广中间参数用于基于预设的增广条件下生成的对所述原始图像进行增广的中间参数，所述增广中间参数包括所述原始图像对应的不同曝光参数下的矩阵关系，或/且，所述原始图像输入预设网络模型后求导得到的求导值；根据所述增广中间参数，生成所述原始图像对应的增广图像。本申请通过计算对原始图像进行增广的增广中间参数，来生成原始图像对应的增广图像，丰富了训练样本的多样性，进而提高后期训练网络模型后分类的准确率。
数据增广方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于特征自适应的自动数据增广方法-CN202310271781.7在审
发明人：刘敏;马云峰;唐毅;王耀南;卢继武 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于特征自适应的自动数据增广方法，其方法包括：构建训练集和验证集；使用增广操作构建增广策略搜索空间；训练集中的每张图像均对应有一增广策略搜索空间；在训练集的各图像对应的增广策略搜索空间中，使用基于贝叶斯优化的增广策略搜索框架循环搜索对应图像的增广策略，直至循环次数达到设定次数，得到各图像对应的最优的增广策略；建立神经网络模型；通过各图像对应的最优的增广策略增广训练集，得到增广后的训练集；根据增广后的训练集训练神经网络模型；通过验证集对训练后的神经网络模型进行测试，计算正确率，若符合要求，则将训练后的神经网络模型投入实际应用。其代替了传统的手工设计增广策略，省时省力。
一种基于特征自适应自动数据增广方法

[发明专利]基于分布外样本检测的双路数据增广方法-CN202310707104.5在审
发明人：杨光磊;王泽昊;李奇璋;左旺孟 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：基于分布外样本检测的双路数据增广方法，涉及数据增广领域。解决了现有数据增广方法中无法同时兼顾增加样本多样性和降低分布外数据的问题。本发明分别通过两种不同增广强度对原始图像阵列进行数据增广，实现双路数据增广的同时，依赖于数据混合策略，智能地融合来自基础增广分支和强增广分支中的增广图像，融合过程中通过阈值τ对强增广分支图像阵列中的样本进行筛选，筛选出分布外样本，并对其进行替换，替换成相同索引下基础增广分支图像阵列中分布内样本，生成混合增广图像阵列，实现对原始图像阵列的双路数据增广。
基于分布样本检测路数增广方法

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210102607.5在审
发明人：俞大海;李敬源;李嘉豪 -专利权人： TCL科技集团股份有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：确定获取的待处理图像中的显著性区域；根据显著性区域从待处理图像中确定图像增广区域；基于图像增广区域对待处理图像进行增广处理，得到增广图像。采用本申请，在对图像进行增广处理之前，先确定出该图像的显著性区域，在选择增广对象时，将该显著性区域也作为选择的依据之一，选择得到的图像增广区域对图像内容有所体现，因此按照该图像增广区域进行增广处理得到的增广图像在用于模型训练过程时，能够提升增广图像对于模型训练的有效性。
图像处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]数据增广参数的调整方法、装置、设备及存储介质-CN201910608760.3有效
发明人：王铎皓;董健;李帅;张军 -专利权人：睿魔智能科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据增广参数的调整方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取测试集中测试样本的第一预测值并确定第一预测值的评价指标；利用预设数据增广函数对测试集进行数据增广处理得到增广变换集；获取增广变换集中增广变换样本的第二预测值，并确定第二预测值的评价指标；比对第一预测值的评价指标均值和第二预测值的评价指标均值，根据比对结果利用预设的参数微调函数调整预设数据增广函数的参数，并根据调整后的预设数据增广函数对测试数据集进行数据增广处理，直至得到最优的预设数据增广函数为止该方法实现了根据评价指标自动调增数据增广参数，使得增广后的数据具有良好的有效性，从而降低对深度学习模型的不利影响。
数据增广参数调整方法装置设备存储介质

[发明专利]一种数据增广方法及电子设备-CN201911157799.4有效
发明人：蔺思宇;杨晨旺;马君;刘涛;李素洁;王伟;史超;周景源 -专利权人：湃方科技（北京）有限责任公司
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种数据增广方法及电子设备，该方法包括：获取工况标签数据，并制造与工况标签数据尺寸一致的任意数量随机数据作为增广数据的初始化数据；将所述工况标签数据和所述增广数据的初始化数据输入训练好的工况数据增广模型，得到增广工况数据；其中，所述训练好的工况数据增广模型是通过真实标签正常数据和虚假标签的初始化样本增广数据及训练得到的。通过从设备大样本数据出发，构建一个可以增广出与设备大样本标签数据相似的数据增广模型，再针对小样本工况标签数据，对数据增广模型进行调整，从而可以增广出小样本工况标签数据，使得小样本增广数据的分布空间更接近大样本数据的分布广度
一种数据增广方法电子设备

[发明专利]基于人工智能的图像分类模型训练方法、分类方法及装置-CN202010036150.3有效
发明人：郑瀚;尚鸿;孙钟前;付星辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-14 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的图像分类模型训练方法、分类方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：获取包括原始图像、标注区域及标注标签的原始样本；其中，所述标注标签用于表示所述原始图像中位于所述标注区域的图像的分类结果；对所述原始图像进行增广处理得到增广图像；当所述增广图像符合所述标注区域对应的增广条件时，根据所述标注标签确定所述增广图像的增广标注标签，并根据所述增广图像和所述增广标注标签，构建增广样本；根据所述原始样本和所述增广样本，更新图像分类模型的权重参数通过本发明，能够提升图像增广以及进行图像分类的准确性。
基于人工智能图像分类模型训练方法装置

[发明专利]图像增广方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010744544.4有效
发明人：叶明;陈欣;张国辉;宋晨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像增广方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法属于人工智能技术领域，该方法包括：接收图像增广请求；判断图像增广任务集合中是否同时包含GPU增广任务以及非GPU增广任务；若是，从样本库中获取样本图像，并分发给预设的CPU；将CPU发送的中间处理数据储存到中间数据集合中；从中间数据集合中获取中间处理数据，并分发给GPU；将GPU发送的第一增广图像数据储存到预设的增广数据集合中，并将增广数据集合发送给模型训练服务器。本发明实施例由于可实现将图像增广请求中的GPU增广任务分配给GPU处理，将GPU无法处理的非GPU增广任务交给CPU处理，从而使得图像增广服务器既具有很强的适用性，又能够最大程度提高运算的效率。
图像增广方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于多模态的物体图像增广方法及装置、设备及存储介质-CN202210280587.0在审
发明人：姚旭杨;李伟;谷红明 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多模态的物体图像增广方法及装置、设备及存储介质，涉及机器学习图像识别技术领域。该方法包括：获取待增广物体的三维点云模型；对三维点云模型进行分割，得到待增广物体的多个组成区块；获取待增广物体的实际运动视频数据，并根据实际运动视频数据，确定待增广物体的一个或多个运动轴；根据待增广物体的一个或多个运动轴，从多个组成区块中识别出待增广物体的一个或多个运动区块；对待增广物体的各个运动区块设置不同的运动状态，以生成待增广物体的图像增广数据。本公开增广了三维物体的图像，扩充了用于图像识别模型训练的数据集，提高了图像识别模型的鲁棒性。
基于多模态物体图像增广方法装置设备存储介质

[发明专利]歌曲合成模型的训练方法和装置、歌曲合成方法和装置-CN202210916863.8在审
发明人：张泽旺 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种人工智能的歌曲合成模型的训练方法，包括：获取初始样本集，初始样本集包括多种声源的初始样本，初始样本包括录制音频、录制音频的源歌词时长信息和录制音频的源乐谱信息；基于对初始样本中录制音频的音频变换进行样本增广，获得增广样本集，增广样本集的增广样本包括经过音频变换得到的增广音频、增广音频的增广歌词时长信息和增广音频的增广乐谱信息；根据初始样本集和增广样本集进行模型预训练，获得歌曲合成初始模型；获取目标声源的音频
歌曲合成模型训练方法装置

[发明专利]对话数据增广方法、电子设备和存储介质-CN202210180886.7在审
发明人：郑楚杰;黄民烈 -专利权人：北京智源人工智能研究院
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种对话数据增广方法、电子设备及存储介质。该对话数据增广方法，包括：获取对话模板提示信息；调用参数规模大于参数量阈值的预训练语言模型，应用该预训练语言模型基于所述对话模板提示信息独立进行对话数据增广处理。本申请的对话数据增广方法能够有效提高开放端对话数据的增广效率，降低增广过程的复杂程度，提高开放端对话数据的增广规模及泛化能力，进而能够提高基于增广后的对话数据进行模型训练的有效性及可靠性。
对话数据增广方法电子设备存储介质

[发明专利]数据增广、业务处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010752613.6在审
发明人：任抒怀;张金超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种数据增广、业务处理方法、装置、计算机设备和存储介质。数据增广方法包括：根据当前策略选取模型选取得到当前策略选取轮次对应的当前增广策略；基于当前增广策略得到的当前增广样本集合对初始的业务处理模型进行训练，得到当前策略选取轮次对应的训练业务处理模型；获取训练业务处理模型对应的模型性能验证值；根据当前增广策略以及训练业务处理模型对应的模型性能验证值更新当前策略选取模型；选取满足性能条件的训练业务处理模型，将所选取的训练业务处理模型对应的增广策略作为第一训练样本集合对应的目标增广策略。增广后的样本可以用于人工智能模型的训练。采用本方法能够得到与第一训练样本集合匹配的目标增广策略。
数据增广业务处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种数据增广策略选择方法、装置及系统-CN202111275966.2在审
发明人：李朝阳;浦世亮;赵龙;陈伟杰;杨世才;谢迪 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据增广策略选择方法、装置及系统。方案如下：获取多个数据增广策略各自对应的第一检测模型；针对每一数据增广策略，利用该数据增广策略对应的第一检测模型，对第三数据集中第三样本图像中的目标物进行检测，得到各检测框的置信度；根据该数据增广策略所对应的检测框的数量和/或检测框的置信度，计算该数据增广策略对应的目标物检测性能值；基于每一数据增广策略对应的目标物检测性能值，选择目标数据增广策略。通过本申请实施例提供的技术方案，提高了确定出的目标数据增广策略的泛化能力，使得数据增广技术适用于无监督学习场景的目标物检测过程。
一种数据增广策略选择方法装置系统

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