摘要
本发明提供的基于扩散模型的车辆重识别数据集生成方法和装置，属于车辆重识别技术领域，该方法包括基于车辆属性构建提示词模版并迭代优化；以真实车辆重识别未标记图像为输入，利用预训练多模态图像描述模型预测未标记车辆的图像‑文本对，对扩散模型进行微调；基于优化后的提示词模版和微调后的扩散模型，再结合目标检测和语义过滤进行优化，构建车辆重识别数据集生成模型，生成车辆重识别数据集。本发明方法能在下游车辆重识别数据集上取得比现有虚拟数据集生成方法更优的效果，并且该生成方法所需的真实数据数量仅为现有方法所需数据的1%，且真实数据无需标注，有益于隐私保护和减少数据标注开销。
