一种基于背景语义生成和方位部件替换的图像扩增方法

本发明公开了一种基于背景语义生成和方位部件替换的图像扩增方法，包括：利用视觉语言模型收集原始图像数据集中每个原始样本的背景信息，并为每个原始样本添加方向标签；通过扩散模型生成保持原始样本的前景不变、背景受背景信息语义控制的多个新生样本；基于部件分割技术对原始样本和新生样本的前景进行部件分割，根据方向标签将新生样本中前景的部件替换为同类别的原始样本中前景的相应部件，得到扩增样本数据集。本发明在保持前景不变的前提下，实现了语义控制的背景生成，结合方向语义与部件级别分割技术，实现细粒度的目标部件替换，使图像混合后结构合理。本发明既能增强样本多样性，又能保持高类别保真度，可极大地提高模型的泛化能力。