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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于参考图像样本的合成数据集质量评估方法及装置，采用了标签自动分组及基于参考图像样本对合成数据集进行质量评估的方法，该方法综合了图像标签及内容多样性及内在特征，在无需先验知识的条件下，完成不同场景下的合成数据质量评估，通过标签分组后的并行计算，提升质量评估效率。该方法降低了质量评估复杂度，可解释性强，为合成数据交易场景（如自动驾驶模型训练）提供一种质量评估方案。
主权项：1.一种基于参考图像样本的合成数据集质量评估方法，其特征在于，包括：获取由数据消费方提供的参考图像样本集和由数据提供方提供的合成数据集，其中所述参考图像样本集包括若干参考图像样本和对应标签，所述合成数据集包括若干合成图像和对应标签；通过对标签在语义上求交集，对所述合成数据集和参考图像样本集进行分组，得到相似数据组集合；给出所述合成数据集中所有合成图像的质量评分，其中，对于所述相似数据组集合中的合成图像，计算其与对应的所有参考图像样本的平均相似度，作为质量评分；将所述质量评分发送至数据消费方和数据提供方；其中，给出所述合成数据集中所有合成图像的质量评分，其中，对于所述相似数据组集合中的合成图像，计算其与对应的所有参考图像样本的平均相似度，作为质量评分，具体为：对于存在于相似数据组集合中的数据，对每个相似数据组中的图像进行预处理；对预处理后的每个图像使用CNN卷积神经网络，提取特征；对提取到的特征进行降维处理，分别得到合成数据特征向量和参考数据特征向量;计算每个相似数据组中每个合成图像对应的合成数据特征向量相对于所有参考图像样本对应的参考数据特征向量的平均相似度，作为该合成图像的质量评分；对于不存在于相似数据组集合中的合成图像，设置质量评分为0。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于参考图像样本的合成数据集质量评估方法及装置
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