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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京金山云網(wǎng)絡技術(shù)有限公司申請的專利模型訓練樣本生成方法、裝置、存儲介質(zhì)以及電子設備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113780474B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111164998.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)模型訓練樣本生成方法、裝置、存儲介質(zhì)以及電子設備是由賀沁雯設計研發(fā)完成，并于2021-09-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本模型訓練樣本生成方法、裝置、存儲介質(zhì)以及電子設備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種模型訓練樣本生成方法、裝置、存儲介質(zhì)以及電子設備。該方法包括：獲取背景圖片、正樣本圖片和負樣本圖片，其中，正樣本圖片中包括待識別對象，負樣本圖片中包括被錯誤識別的對象；將正樣本圖片疊加到背景圖片上；將負樣本圖片疊加在背景圖片上除正樣本圖片之外的區(qū)域；將疊加后的圖片作為目標訓練樣本，其中，目標訓練樣本用于訓練目標識別模型，目標識別模型用于識別目標訓練樣本中的待識別對象。本發(fā)明解決了樣本對模型訓練效果差的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)模型訓練樣本生成方法、裝置、存儲介質(zhì)以及電子設備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型訓練樣本生成方法，其特征在于，包括：獲取背景圖片、正樣本圖片和負樣本圖片，其中，所述正樣本圖片中包括待識別對象，所述負樣本圖片中包括被錯誤識別的對象；將所述正樣本圖片疊加到所述背景圖片上；將所述負樣本圖片疊加在所述背景圖片上除所述正樣本圖片之外的區(qū)域；將疊加后的圖片作為目標訓練樣本，其中，所述目標訓練樣本用于訓練目標識別模型，所述目標識別模型用于識別所述目標訓練樣本中的所述待識別對象；其中，所述將所述負樣本圖片疊加在所述背景圖片上除所述正樣本圖片之外的區(qū)域包括：從所述背景圖片上，所述正樣本圖片所在的區(qū)域之外的區(qū)域中，確定出目標區(qū)域；從所述目標區(qū)域中選擇疊加點；將所述負樣本圖片疊加到所述疊加點上；其中，所述從所述背景圖片上，所述正樣本圖片所在的區(qū)域之外的區(qū)域中，確定出目標區(qū)域包括：在所述正樣本圖片與所述負樣本圖片為圓形的情況下，將所述背景圖片上，距離所述正樣本圖片的中心點r1+r2到r1+r2+l的范圍確定為所述目標區(qū)域，其中，所述r1為所述正樣本圖片的半徑，所述r2為所述負樣本圖片的半徑，所述l為正數(shù)；其中，獲取所述負樣本圖片包括：從負樣本圖片集中確定出與所述正樣本圖片的相似度大于第一閾值的目標圖片，其中，所述負樣本圖片集中的每一張圖片為被錯誤識別的圖片；從所述目標圖片中選擇一張或者多張圖片作為所述負樣本圖片。

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