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申请/专利权人：松下电器(美国)知识产权公司
摘要：一种学习数据生成方法，是生成用于使识别模型学习的学习数据的方法，该识别模型是当图像数据被输入时，作为图像数据包含的对象物的类别而输出多个类别中的任一个类别的识别模型，在所述学习数据生成方法中，基于识别模型的识别精度，从多个类别中选定第一类别S10，计算第一类别与多个类别中两个以上的其他类别的每一个的距离即类别间距离S20，基于类别间距离，从两个以上的其他类别中选定用于生成学习数据的第二类别S30，通过将选定的第一类别和第二类别各自的图像数据混合并且将选定的第一类别和第二类别各自的标签混合，从而生成学习数据S60。
主权项：1.一种学习数据生成方法，生成用于使识别模型学习的学习数据，该识别模型是当图像数据被输入时，作为所述图像数据包含的对象物的类别而输出多个类别中的任一个类别的识别模型，在所述学习数据生成方法中，基于所述识别模型的识别精度，从所述多个类别中选定第一类别，计算类别间距离，该类别间距离是所述第一类别与所述多个类别中两个以上的其他类别的每一个的距离，基于所述类别间距离，从所述两个以上的其他类别中选定用于生成所述学习数据的第二类别，通过将选定的所述第一类别和所述第二类别各自的图像数据混合并且将选定的所述第一类别和所述第二类别各自的标签混合，从而生成所述学习数据。
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权利要求：
百度查询： 松下电器(美国)知识产权公司 学习数据生成方法、学习数据生成装置以及记录介质
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