[发明专利]直播图像的训练样本生成方法、模型训练方法及电子设备

说明书

本申请涉及一种直播图像的训练样本生成方法、模型训练方法及电子设备。所述直播图像的训练样本生成方法包括：从预设的标注文件集获取标注文件，根据所述第一轮廓标注数据，生成所述直播图像的第一掩码，根据所述第一掩码以及所述直播图像获得目标物图像；根据随机生成的透视矩阵，对所述目标物图像进行透视变换，获得目标物的若干个前景图像，以及根据所述透视矩阵，对所述第一掩码进行透视变换，获得所述前景图像对应的第二掩码；从预设的背景图像集中获取背景图像，根据所述第二掩码、若干个所述前景图像以及所述背景图像，生成若干个直播图像的训练样本，具有提高训练样本的生成效率、增加样本数量从而提高了对应模型的泛化能力的优点。

技术领域

本申请涉及网络直播技术领域，特别是涉及直播图像的训练样本生成方法、直播图像检测模型训练方法、直播图像的训练样本生成装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着网络通信技术的进步，网络直播成为一种新兴的网络互动方式，网络直播也因其具有实时性、交互性等特点受到越来越多观众的喜爱。

在网络直播的过程中，线上的主播经常需要与观众进行的互动，在部分直播场景下，主播将物品展示给观众时，需要对物品进行检测识别。

发明人在研究的过程中发现目前主流的物体图像检测识别方法都是基于监督学习的方法，用于监督学习的样本通常都是人工标注，时间与人力成本极高，能够获取的训练样本量也比较小，从而经过训练的模型很难获得较强的泛化能力。

发明内容

基于此，本申请的目的在于，提供一种直播图像的训练样本生成方法训练样本生成方法、直播图像检测模型训练方法、直播图像的训练样本生成装置、电子设备以及存储介质，其具有提高训练样本的生成效率、增加样本数量从而提高了对应模型的泛化能力的优点。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种直播图像的训练样本生成方法，所述直播图像的训练样本生成方法包括：

从预设的标注文件集获取标注文件，其中，所述标注文件包括目标物的直播图像以及所述目标物的第一轮廓标注数据；

根据所述第一轮廓标注数据，生成所述直播图像的第一掩码，根据所述第一掩码以及所述直播图像获得目标物图像；

根据随机生成的透视矩阵，对所述目标物图像进行透视变换，获得所述目标物的若干个前景图像，以及根据所述透视矩阵，对所述第一掩码进行透视变换，获得所述前景图像对应的第二掩码；

从预设的背景图像集中获取背景图像，根据所述第二掩码、若干个所述前景图像以及所述背景图像，生成若干个直播图像的训练样本。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种直播图像检测模型训练方法，包括所述直播图像的样本生成方法，以及以下模型训练的步骤：使用所述训练样本对预设的直播图像检测初始模型进行训练，获得训练好的直播图像检测模型。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种直播图像的训练样本生成装置，所述直播图像的训练样本生成装置包括：

获取模块，用于从预设的标注文件集获取标注文件，其中，所述标注文件包括目标物的直播图像以及所述目标物的第一轮廓标注数据；

第一生成模块，用于根据所述第一轮廓标注数据，生成所述直播图像的第一掩码，根据所述第一掩码以及所述直播图像获得目标物图像；

透视变换模块，用于根据随机生成的透视矩阵，对所述目标物图像进行透视变换，获得所述目标物的若干个前景图像，以及根据所述透视矩阵，对所述第一掩码进行透视变换，获得所述前景图像对应的第二掩码；

第二生成模块，用于从预设的背景图像集中获取背景图像，根据所述第二掩码、若干个所述前景图像以及所述背景图像，生成若干个直播图像的训练样本。