一种基于无头渲染的目标检测模型训练集的数据增强方法

本发明适用于模型训练集技术领域，提供了一种基于无头渲染的目标检测模型训练集的数据增强方法，以下操作步骤：S1、模型预处理阶段：将目标物体的三维工程模型进行网格化处理，通过参数化离散算法生成指定面片密度的STL网格模型，保留关键几何特征并优化计算效率；S2、虚拟环境构建：在三维引擎中搭建可编程渲染场景。该基于无头渲染的目标检测模型训练集的数据增强方法，通过使用无头渲染通过控制虚拟环境下的背景、光照、视角等参数，能够使各种场景要求下的数据分布更加均衡，并在虚拟数据集下，全自动的生成精确的标注信息，并根据模型配置转换成不同种类的标签文件，无需了人工的干预，使全链路自动化。