一种基于大模型的数据增强方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种基于大模型的数据增强方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶数据增强技术领域，能够解决现有技术中数据增强方法中数据的获取形式单一的问题。具体为：确定目标类别并生成对应的提示信息；根据提示信息采用Grounded‑SAM检测算法对检测图像进行检测、分割，得到目标轮廓和对应的目标框；在目标轮廓中存在分别对应不同的目标类别的两个目标框有交叉时，根据预设的规则将二者的目标框进行合并，形成新的目标轮廓；将目标轮廓粘贴到原始图像上，得到增强图像。本发明利用大模型对待增强目标进行预测，借助大模型的分割和泛化能力，精准定位目标，提升数据增强质量，扩充稀缺目标数据，解决长尾问题，增强自动驾驶模型的鲁棒性和检测能力。