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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于关键框点检测的图像样本生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117218489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311174074.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于关键框点检测的图像样本生成方法是由宋勇;白亚烁;周雅;何雨昕;武喜艳;廖一钊;刘淑淇;栗心怡设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键框点检测的图像样本生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于关键框点检测的图像样本生成方法，属于计算机视觉领域。本发明为以高斯随机噪声作为输入，通过关键框点生成网络，预设矩形的目标生成位置和嵌入，使用马氏‑高斯heatmap作为初始掩膜，结合Swin‑Transformer‑SPADE生成器生成控制目标生成位置和大小的掩膜，生成分别生成样本图像的前景和背景并最终生成样本图像。可控生成指能够直接解耦图像中物体坐标信息，将图像分解为物体的位置和外观，通过重新定位和交换关键点重新排列生成图像，带标签生成指能够直接保存关键框位置作为目标位置信息。对少样本数据库中的带标签图像样本进行补充，缓解目标检测网络由于缺乏样本而造成的目标检测模型过拟合问题，提升目标检测准确率。

本发明授权一种基于关键框点检测的图像样本生成方法在权利要求书中公布了：1.基于关键框点检测的图像样本生成方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤0：制作目标检测图像样本数据集，对数据集中的图片进行图像预处理达到数据增强的目的；所述图像预处理包括随机水平旋转、裁剪、随机区域裁剪、缩放和标准化； 输入包含真实图像的数据集，对数据集中图像进行预处理：随机水平旋转，裁剪至相同大小的正方形，随机裁剪一块区域并缩放至前述正方形大小，进行标准化处理，得到标准化处理后的图像； 步骤1：利用独立的噪声向量，通过关键框点生成网络生成K个关键点位置，每个关键点位置对应一个关键框宽和关键框宽高，根据每个关键点位置、关键框宽和关键框宽高确定矩形关键框四个点的坐标位置；根据每个关键框点所围成矩形的半对角线长度确定每个关键点指定部件的尺度；利用关键框点生成网络生成每个部件的随机外观向量，该外观向量点乘固定嵌入向量得到每个部件的外观嵌入； 步骤2：根据步骤1确定的关键框点坐标位置和部件尺寸，使用马氏-高斯heatmap计算各部件初始掩膜，并与对应部件嵌入相乘得到各部件嵌入图，各部件嵌入图相加得到单个掩码嵌入图，结合初始位置编码使用SPADE生成器生成与预测部件位置相对应的掩膜； 步骤3：根据步骤1得到的关键点位置进行初始位置编码，与对应部件嵌入相乘得到各部件嵌入图，各部件嵌入图相加得到单个前景嵌入图，结合步骤2得到的掩膜使用SPADE生成器生成图像样本前景；使用独立噪声生成背景嵌入，结合背景初始位置编码使用AdaINConvBlock生成样本背景；将前景和背景线性混合生成样本图像； 步骤4：搭建用于对真实图像和图像生成网络生成的图像进行判别的判别网络，通过判别网络判别图像是否为真实图像；判别网络由多个DiscriminatorBlock组成，DiscriminatorBlock由一系列卷积层和LeakyReLU激活函数构成；通过全连接层对输入图像是否真实进行判别； 判别网络训练时根据batchsize，将经过步骤0预处理后的真实图像输入判别网络对判别网络进行训练，将图像生成网络生成的图像和真实图像分别输入判网络器计算判别结果，并得到判别损失；将判别损失进行反向传播，计算梯度，累积判别损失值；并更新判别网络参数；训练生成网络，将经过步骤0预处理后的真实图像和图像生成网络器生成的图像分别输入判别网络计算判别结果，并得到生成损失；将生成损失进行反向传播，计算梯度，累积生成损失值；判别器在通过比较生成图像和真实图像，不断辅助图像生成网络生成更加真实的图像样本，所述图像生成网络由关键框点生成网络、掩膜生成网络、前景生成网络和背景生成网络组成；达到指定训练轮次后停止训练，得到训练好的图像生成模型，所述图像生成模型基于图像生成网络实现； 步骤5：使用步骤4训练得到的图像生成模型，输入噪声进行图像样本生成；在得到关键点位置和对应嵌入向量的基础上，保持嵌入向量不变，移动关键点位置进行图像生成，得到物体位置移动前后图像样本，并保存相应关键框的位置；保持关键点位置不动，交换各物体嵌入向量，得到物体外观编辑前后图像样本，同时保存关键框位置，得到带标签图像样本，对少样本数据库中的带标签图像样本进行补充，缓解目标检测网络由于缺乏样本而造成的目标检测模型过拟合问题，提升目标检测准确率。

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