一种虚拟数据集生成方法、装置、电子设备及存储介质

本发明涉及数据处理，尤其是涉及一种虚拟数据集生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、目标检测是机器视觉领域最具有挑战性的问题，其任务是在图像中找到目标物体，并确定目标物体的类别和位置，在工业生产中具有广泛的应用场景和任务需求。

2、目前，基于人工神经网络的目标检测算法能够在准确率和泛用性上逐步赶超传统检测算法。不同于传统检测算法，人工神经网络不仅依赖于不断迭代精进的算法模型，还需要数以万计的高质量数据作为模型训练集以保证检测效果，这使得数据集的制作成为了训练检测模型的重要一环。

3、现阶段，相关技术依然采用人工或半自动的方式来制作训练数据集，从而导致检测模型的训练效率较低。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种效率较高的虚拟数据集生成方法、装置、电子设备及存储介质。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、根据本发明的第一方面，提供了一种虚拟数据集生成方法，该方法包括：

4、将待识别物体的三维模型加载至虚拟空间；

5、控制所述虚拟空间中的虚拟相机在预设拍摄点处对所述三维模型进行拍摄，获取初始虚拟数据集；

6、对所述初始虚拟数据集进行后处理，获取目标虚拟数据集。

7、作为优选的技术方案，所述目标虚拟数据集包括：单目标虚拟数据集；

8、所述单目标虚拟数据集包括初始单目标虚拟图像以及所述初始单目标虚拟图像的掩码图；

9、所述对所述初始虚拟数据集进行后处理，获取目标虚拟数据集，包括：

10、获取所述初始单目标虚拟图像的渲染轮廓图；

11、根据所述渲染轮廓图，获取所述初始单目标虚拟图像的掩码图。

12、作为优选的技术方案，所述目标虚拟数据集包括：多目标虚拟数据集；

13、所述多目标虚拟数据集包括初始多目标虚拟图像以及所述初始多目标虚拟图像的掩码图；

14、所述对所述初始虚拟数据集进行后处理，获取目标虚拟数据集，包括：

15、获取所述初始多目标虚拟图像的类纯色渲染图；

16、根据所述类纯色渲染图，获取所述初始多目标虚拟图像的掩码图。

17、作为优选的技术方案，所述三维模型包括所述待识别物体的材质信息、外观信息以及标签信息。

18、作为优选的技术方案，在所述对所述初始虚拟数据集进行后处理，获取目标虚拟数据集之后，还包括：

19、根据所述三维模型中的所述标签信息，生成所述目标虚拟数据集的标签文件。

20、作为优选的技术方案，所述预设拍摄点为：

21、所述虚拟空间中距离所述待识别物体预设距离的点；

22、和/或，所述虚拟空间中处于预设经度上的点；

23、和/或，所述虚拟空间中处于预设纬度上的点。

24、根据本发明的第二方面，提供了一种实例分割模型训练方法，该方法包括：

25、采用上述第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的虚拟数据集生成方法所生成的虚拟数据集对实例分割模型进行训练；

26、采用真实数据集对训练好的所述实例分割模型进行验证；

27、循环迭代上述步骤，直至所述实例分割模型满足验证要求。

28、根据本发明的第三方面，提供了一种虚拟数据集生成装置，该装置包括：

29、模型加载模块，用于将待识别物体的三维模型加载至虚拟空间；

30、初始虚拟数据集获取模块，用于控制所述虚拟空间中的虚拟相机在预设拍摄点处对所述三维模型进行拍摄，获取初始虚拟数据集；

31、后处理模块，用于对所述初始虚拟数据集进行后处理，获取目标虚拟数据集。

32、根据本发明的第四方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。

33、根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。

34、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

35、一、效率高：本发明中的虚拟数据集生成方法可以实现虚拟数据集的全自动生成，能够在较短时间内生成大量的虚拟数据集用于目标检测模型的训练，能够节约大量人力和时间成本，提高虚拟数据集的生成效率，从而有利于改善目标检测模型的训练效率。

36、二、适用性强：本发明中的虚拟数据集生成方法不仅可以应用于日常生活中物体的检测与识别场景，还可以应用于工业抓取、物体避障等需要获得目标物体外轮廓数据的场景；另外虚拟数据集可以替代实际场景，因此本发明中的虚拟数据集生成方法还可以应用在医疗手术、水下检测等难以获取实际数据集的场景，有效提高上述虚拟数据集生成方法的适用性。

37、三、能够获得效果较好的目标检测模型：采用本发明中的虚拟数据集生成方法所生成的虚拟数据集对例如实例分割模型等目标检测模型进行训练时，可以获得更好的目标检测效果。

技术特征：

1.一种虚拟数据集生成方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种虚拟数据集生成方法，其特征在于，所述目标虚拟数据集包括：单目标虚拟数据集；

3.根据权利要求1所述的一种虚拟数据集生成方法，其特征在于，所述目标虚拟数据集包括：多目标虚拟数据集；

4.根据权利要求1～3中任一项所述的一种虚拟数据集生成方法，其特征在于，所述三维模型包括所述待识别物体的材质信息、外观信息以及标签信息。

5.根据权利要求4所述的一种虚拟数据集生成方法，其特征在于，在所述对所述初始虚拟数据集进行后处理，获取目标虚拟数据集之后，还包括：

6.根据权利要求1～3中任一项所述的一种虚拟数据集生成方法，其特征在于，所述预设拍摄点为：

7.一种实例分割模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

8.一种虚拟数据集生成装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～6或7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上储存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行如权利要求1～6或7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明涉及一种虚拟数据集生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中，虚拟数据集生成方法包括：将待识别物体的三维模型加载至虚拟空间；控制虚拟空间中的虚拟相机在预设拍摄点处对三维模型进行拍摄，获取初始虚拟数据集；对初始虚拟数据集进行后处理，获取目标虚拟数据集。与现有技术相比，本发明具有效率高、适用性强等优点。

技术研发人员：刘雪梅,杨帅
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16