基于数据增强的增量学习方法、装置、设备及存储介质与流程

1.一种基于数据增强的增量学习方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设数据增强规则包括单样本增强规则和多样本增强规则；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取留存的旧类别样本数据集，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每个所述样本类别包括多个子样本类别；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据数量np及均匀采样规则计算各所述子样本类别中的留存子样本数量的步骤，包括：

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取留存的旧类别样本数据集，包括：

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在得到训练后能够识别新类别和旧类别的新增量学习模型之后，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在获取留存的旧类别样本数据集之前，所述方法还包括：

9.一种基于数据增强的增量学习装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8任一项所述基于数据增强的增量学习方法。