一种基于生成的人体图像数据扩增方法

本发明涉及数据增强方法技术领域，具体地说，涉及一种基于生成的人体图像数据扩增方法。本发明提出的数据增强方法能够有效地生成多样化的、逼真的罕见姿势和多人场景图像，显著扩充了HPE模型的训练数据，并有效缓解了数据不平衡问题，通过将本发明生成的数据集成到现有HPE模型的训练流程中，实验结果表明，在MS‑COCO、HumanArt和OCHuman等多个数据集上，HPE模型的性能都得到了显著提升，尤其是在遮挡严重的OCHuman数据集上，性能提升更为明显，这充分验证了本发明方法的有效性和优越性，此外，本发明方法具有用户友好性，生成的数据可以方便地集成到各种HPE模型的训练流程中，无需进行复杂的修改。