买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利训练数据的增强方法、装置、计算机设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114743067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210358348.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权训练数据的增强方法、装置、计算机设备及存储介质是由郑喜民;王颖妮;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练数据的增强方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及模型训练领域，特别是涉及到一种训练数据的增强方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取训练数据集；将所述训练数据集输入至分类模型进行预训练，获取分类错误的原始图像及分类数据；将所述原始图像输入预设的残差网络，获取所述原始图像的特征；根据所述分类数据计算所述特征的互信息，并根据所述互信息筛选所述特征中影响度大于预设值的虚假特征；根据所述虚假特征对所述原始图像进行数据增强，得到目标图像；根据所述目标图像生成增强训练数据集，以基于所述增强训练数据集对所述分类模型进行重新训练。本申请可以对模型的错误进行溯源，寻找与预测结果具有相关性的特征，并对原始数据集进行增强，提高模型的鲁棒性。

本发明授权训练数据的增强方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练数据的增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据集； 将所述训练数据集输入至分类模型进行预训练，获取分类错误的原始图像及分类数据； 将所述原始图像输入预设的残差网络，获取所述原始图像的特征； 根据所述分类数据计算所述特征的互信息，并根据所述互信息筛选所述特征中影响度大于预设值的虚假特征； 根据所述虚假特征对所述原始图像进行数据增强，得到目标图像； 根据所述目标图像生成增强训练数据集，以基于所述增强训练数据集对所述分类模型进行重新训练； 所述根据所述互信息筛选所述特征中影响度大于预设值的虚假特征之后，还包括： 将所述虚假特征输入至决策树进行训练； 获取所述决策树中错误率最高的叶子节点，根据所述叶子节点确定目标虚假特征； 所述根据所述虚假特征对所述原始图像进行数据增强，得到目标图像，包括： 将所述目标虚假特征进行归一化，并将归一化后的目标虚假特征放大至与所述原始图像相同尺寸，得到热力图； 将所述热力图与所述原始图像进行叠加融合以对所述原始图像进行数据增强，得到目标图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。