基于文生图模型提升计算机视觉小模型泛化性方法及系统

本公开涉及人工智能技术领域，提供了一种基于文生图模型提升计算机视觉小模型泛化性方法及系统，该系统包括：S1：构建并优化文生图大模型；S2：基于目标检测对象的特征及场景需求，根据文生图大模型构建正负样本文本描述；S3：将正负样本文本描述输入至优化后的文生图大模型生成对应的正负样本图像，对正负样本图像进行标注，并对标注后的正负样本图像进行预处理及数据增强；S4：加载CV小模型，根据预处理及数据增强后的正负样本图像进行模型训练；S5：对训练后的CV小模型进行评估，若评估结果不满足预设条件，则调整超参数并返回步骤S4重新训练；若满足预设条件，则保存训练后的CV小模型，解决了训练数据不足及样本缺乏真实场景多样性的问题。