基于稀疏实采数据的分拣场景平行数据集构建方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏实采数据的分拣场景平行数据集构建方法，包括以下步骤：第一步，生成真实数据集；第二步，将真实数据集导入3D处理工具，构建人工分拣堆放场景；第三步，图形渲染生成人工数据集；第四步，将真实数据集和人工数据集按照场景和影响因素进行混合，类别相同的放在同一个文件夹中，形成虚实结合的平行数据集。本发明公开的平行数据集的构建方法解决了真实数据集采集效率低下，耗时耗力，内容单一的问题，又使得数据集多样可靠、适用性好，也更适合神经网络的训练。同时，使用自动标注技术能有效减少数据集标注的时间和花费的成本，提高数据标注的准确率。