训练样本的生成方法、设备、存储介质及程序产品

本申请实施例提供一种训练样本的生成方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括获取原始图像样本集，原始图像样本集包括多个原始图像样本，针对每个原始图像样本，对原始图像样本进行局部区域提取，获得多个目标区域，针对每个目标区域，对目标区域进行对应的数据增强处理，获得目标区域的处理结果，根据多个目标区域的处理结果，确定原始图像样本对应的新增图像样本，将多个原始图像样本分别对应的新增图像样本加入原始图像样本集，获得目标样本集。本实施例提供的方法使训练好的分类模型能够降低对特定光照、清晰度等条件的依赖性，从而提升分类模型的鲁棒性和泛化能力。