[发明专利]图像数据增强方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能，提供一种图像数据增强方法、装置、设备及存储介质。该方法能够根据数据增强请求确定请求场景，获取请求场景中每个标注标签的图像数量，根据图像数量从标注标签中提取请求标签，获取请求标签所对应的请求图像，融合请求图像中的任一图像对，得到融合图像，根据任一图像对的请求标签生成融合图像的融合标签，根据图像数量及融合标签计算每个标注标签的标签比例，根据标签比例拼接请求图像及融合图像，直至标签比例大于或者等于预设比例，得到增强图像。本发明能够确保请求场景中的数据平衡，从而能够避免因数据不平衡而带来的模型准确性的问题。此外，本发明还涉及区块链技术，所述增强图像可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种图像数据增强方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在人工智能中，多标签分类是指任一图像上存在有多个标签类别，例如，带有小猫和小狗的图像所对应的标签有猫标签及狗标签。在目前的图像多标签分类问题上，由于一张图像上对应有多个标签，因此标签数据不平衡的现象相对明显，图像数据不平衡导致网络只能预测数据较多的类别，而忽略了数据较小的类别的预测，从而造成无法准确的训练模型。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种图像数据增强方法、装置、设备及存储介质，能够确保请求场景中的数据平衡，从而能够避免因数据不平衡而带来的模型准确性的问题。

一方面，本发明提出一种图像数据增强方法，所述图像数据增强方法包括：

当接收到数据增强请求时，根据所述数据增强请求确定请求场景，并获取所述请求场景中每个标注标签的图像数量；

根据所述图像数量从所述标注标签中提取请求标签，并获取所述请求标签所对应的请求图像；

融合所述请求图像中的任一图像对，得到融合图像，所述任一图像对是指所述请求图像中任意两张图像；

根据所述任一图像对的请求标签生成所述融合图像的融合标签；

根据所述图像数量及所述融合标签计算每个标注标签的标签比例；

根据所述标签比例拼接所述请求图像及所述融合图像，直至所述标签比例大于或者等于预设比例，得到增强图像。

根据本发明优选实施例，所述根据所述图像数量从所述标注标签中提取请求标签包括：

计算所述标注标签的标签数量，并将所述标签数量的倒数确定为所述标注标签的初始比例；

根据预设调整比例对所述初始比例进行调整，得到所述标注标签的目标比例；

计算所述图像数量的总和，得到运算总量；

基于所述图像数量在所述运算总量上的比值确定每个所述标注标签的标注比例；

将所述标注比例小于所述目标比例的标注标签确定为所述请求标签。

根据本发明优选实施例，所述融合所述请求图像中的任一图像对，得到融合图像包括：

获取所述任一图像对中第一图像的第一尺寸，并获取所述任一图像对中第二图像的第二尺寸；

若所述第一尺寸不等于所述第二尺寸，根据所述第一尺寸及所述第二尺寸对所述第二图像进行尺寸变换，得到第三图像；

基于预设剪切比例对所述第一图像进行剪切处理，得到剪切图像；

确定所述剪切图像在所述第一图像中的图像位置；

将所述第三图像中与所述图像位置对应的区域确定为图像区域；

基于所述剪切图像替换所述图像区域，得到所述融合图像。