用于目标检测模型的数据增强方法、训练方法及系统

用于目标检测模型的数据增强方法、训练方法及系统被公开。数据增强方法包括：对已标注有目标物体边界框的目标图像，利用语义分割模型生成与目标图像对应的掩膜图像，以使目标图像中的前景区域和背景区域分离；基于掩膜图像，从目标图像中提取用于表征前景区域的第一图像，对第一图像执行颜色变换处理，以得到若干第二图像，各个第二图像均用于表征前景区域，且分别具有不同于第一图像的颜色属性；基于若干第二图像分别生成相应的增强图像，将目标图像以及若干增强图像加入用于训练目标检测模型的训练数据集中；其中，若干增强图像中的每一增强图像均对应具有与目标图像一致的目标物体边界框。如此，增强了模型对未见颜色样本的识别能力。