摘要
本发明公开了一种基于AIGC的稀缺样本数据增强方法及装置,包括获取稀缺样本数据,并将其中的样本图像和对应的第二文本描述一起分别输入至训练好的不同模式的视频模型,得到不同模式的第一视频;对各第一视频进行标注,标注出目标的位置和类别,并对标注的第一视频中的第一图像帧进行第一筛选。本基于AIGC的稀缺样本数据增强方法通过训练不同模式的视频模型,以及训练目标生成算法模型,实现在数据稀缺的情况下依然能够依赖稀缺样本数据产生大量的、高质量、多样性的数据样本;本申请自动化标注工具自动标注,具有高效、高质量的优点;并且本申请具有通用性,适用于所有稀缺样本数据的增强,解决少样本的算法训练问题。