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申请/专利权人：深圳金三立视频科技股份有限公司

摘要：本发明公开的基于多模态表征的图像训练数据集生成方法及终端，该方法包括：获取目标文本信息和区域图像；通过预设的语义图像模型根据所述目标文本信息生成目标图像；对所述目标图像进行裁剪得到待检测目标；通过预设的语义分割模型在所述区域图像中确定候选位置；将所述待检测目标贴附至所述候选位置，并对所述待检测目标进行标注，得到目标数据集样本。由同一个待检测目标贴附在多个不同的候选位置中，生成多个不同目标数据集样本，不仅不需要人工生成额外的待检测目标图像，还解决了待检测目标图像难以搜集的问题，提高了用于训练深度学习模型的数据集的多样性，避免由于训练样本匮乏而造成的模型过拟合问题。

主权项：1.基于多模态表征的图像训练数据集生成方法，其特征在于，包括：获取目标文本信息和区域图像；通过预设的语义图像模型根据所述目标文本信息生成目标图像；对所述目标图像进行裁剪得到待检测目标；通过预设的语义分割模型在所述区域图像中确定候选位置；将所述待检测目标贴附至所述候选位置，并对所述待检测目标进行标注，得到目标数据集样本；所述对所述目标图像进行裁剪得到待检测目标包括：将所述目标图像进行灰度化处理和归一化处理得到归一化灰度图；将所述归一化灰度图进行阈值分割，得到图像掩码数据；根据所述图像掩码数据确定所述待检测目标的边界框；根据所述边界框对所述目标图像和所述图像掩码数据分别进行裁剪，得到标准目标图像和目标掩码数据；根据所述目标掩码数据从所述标准目标图像中提取所述待检测目标；所述将所述待检测目标贴附至所述候选位置，并对所述待检测目标进行标注，得到目标数据集样本包括：将所述待检测目标进行缩放处理，得到标准尺寸的待检测目标；将所述标准尺寸的待检测目标贴附至所述候选位置，确定所述待检测目标在所述候选位置的标准边界框；根据所述标准边界框对所述待检测目标进行标注，得到目标数据集样本；所述将所述待检测目标进行缩放处理，得到标准尺寸的待检测目标包括：根据预设的幂律分布函数进行数据采样，得到所述待检测目标在所述目标图像中的面积占比；根据所述面积占比将所述待检测目标进行双线性插值处理后，得到标准尺寸的待检测目标；所述幂律分布函数具体为： ；其中，表示幂律分布函数；表示分布函数中的尺度参数；是一个超参数，表示的下限；表示所述待检测目标在所述目标图像中的面积占比。

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