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申请/专利权人：河南柏沃电源科技有限公司
摘要：本发明涉及人工智能数据增强技术领域，且公开了一种基于AIGC目标检测的离线数据增强方法，在截取图像中的目标后，通过AIGC的技术对背景进行图像补全，并尽可能的保留原背景中的语义信息，并建立数据集。本发明的优点在于：通过利用AIGC的技术对基础数据进行处理，其能够尽可能的保留原背景中的语义信息，并对目标数据进行风格变换或者动作变换，增加目标数据的属性多样性，可根据用户意图创造含有特定语义信息的样本数据，并以此需求生成样本特征符合特定分布且语义信息完整且合理的数据集，且可创造超出原数据集中没有的语义信息，通过预设样本库直接生成数据集，无需用户提供原始数据集作为输入，并且可几乎无限、不重复的扩增数据集。
主权项：1.一种基于AIGC目标检测的离线数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：1在截取图像中的目标后，通过AIGC的技术对背景进行图像补全，并尽可能的保留原背景中的语义信息，并建立数据集；2获取目标后，通过AIGC技术对目标数据进行风格变换或者动作变换，增加目标的属性多样性，；3使用目标库存储独立目标，在进行样本合成时提供更多的新样本；4在合成新样本时，由于仅仅截取了目标本身不包含或极少包含无关背景，创造目标与目标之间的遮挡关系，丰富样本语义信息；5通过预设的prompt库，让用户选择prompt生成特定场景的样本，使生成的数据集更加贴近用户的需求，更加接近真实场景；6使用离线数据增强的概念，减少用户对不同的深度学习框架的学习成本及试错成本；7用户可自行查看生成的数据，同时方便用户调整参数，生成需要的新样本数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南柏沃电源科技有限公司 一种基于AIGC目标检测的离线数据增强方法
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