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龙图腾网获悉珠高智能科技(深圳)有限公司申请的专利图像标注方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114529756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210082788.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像标注方法及装置是由钟成;周颖婕;邓星;张泽熙设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像标注方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了图像标注方法及装置，该方法包括：接收目标深度学习模型对未标注的样本图像的预测结果，基于预测结果筛选出若干样本图片的预测标签，作为训练标注图像；获取训练标注图像的多尺度图像金字塔，复制为两份；对其中一份的多尺度图像金字塔执行第一数据处理，得到第一图像，并对另一份的多尺度图像金字塔执行与第一数据处理不同的第二数据处理或不执行处理，得到第二图像；将第一图像和第二图像输入至目标深度学习模型，得到相应的第一预测标签和第二预测标签，计算相应的损失函数，对目标深度学习模型进行迭代更新。本发明能够充分利用原目标深度学习模型输出的标注数据，在减少标注成本的同时，提高标注数据的精度。

本发明授权图像标注方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像标注方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取图像数据，通过聚类方法从所述图像数据中选取一部分的图像数据作为未标注的样本图像； 使用标注工具对未标注的样本图像进行标注，得到样本标注图像； 将所述样本标注图像输入至目标深度学习模型进行小样本训练，得到粗标模型；其中，所述目标深度学习模型包括：第一多尺度细化分支、主干网络和第二多尺度细化分支，第一多尺度细化分支通过第二特征提取网络进行特征提取，主干网络通过第一特征提取网络进行特征提取，第二多尺度细化分支通过第三特征提取网络进行特征提取； 若所述粗标模型达到预设要求则停止训练，输出标注结果； 若所述粗标模型的精度不满足预设要求时，则追加半监督循环训练； 所述进行小样本训练包括： 输入样本标注图像，从样本标注图像中剪裁出正样本目标，对剪裁的正样本目标进行多尺度缩放，生成多尺度图像金字塔，作为第一多尺度细化分支的输入； 将样本标注图像输入主干网络中，其相应的多尺度图像金字塔输入第一多尺度细化分支中，通过第二特征提取网络后获得相应的图像特征；其中，第二特征提取网络与第一特征提取网络的权值共享； 将样本标注图像输入主干网络，通过第一特征提取网络后，计算出相应的损失函数； 将多尺度图像金字塔输入第一多尺度细化分支，计算出第一多尺度细化分支相应的损失函数，并合并到主干网络的损失函数中； 所述半监督循环训练方法包括： 接收目标深度学习模型对未标注的样本图像的预测结果，基于所述预测结果筛选出若干样本图片的预测标签，作为训练标注图像； 获取所述训练标注图像的多尺度图像金字塔，复制为两份；对其中一份的所述多尺度图像金字塔执行第一数据处理，得到第一图像，并对另一份的所述多尺度图像金字塔执行与所述第一数据处理不同的第二数据处理或不执行处理，得到第二图像； 将所述第一图像和第二图像输入至所述目标深度学习模型，得到相应的第一预测标签和第二预测标签，根据所述第一预测标签及所述第二预测标签，计算相应的损失函数，对所述目标深度学习模型进行迭代更新； 基于所述预测结果筛选出若干样本图片的预测标签，作为训练标注图像的方法包括： 接收未标注的样本图像的所述预测结果； 从所述预测结果中，选取置信度在预设阈值以上的预测框作为所述样本图像的标注； 将具有标注的所述样本图像作为所述训练标注图像； 所述将所述第一图像和第二图像输入至所述目标深度学习模型，得到相应的第一预测标签和第二预测标签，根据所述第一预测标签及所述第二预测标签，计算相应的损失函数，对所述目标深度学习模型进行迭代更新包括： 将第一图像和第二图像作为一组输入样本，输入至第二多尺度细化分支，通过第三特征提取网络进行预测，得到第一预测标签和第二预测标签；其中，第三特征提取网络与第一特征提取网络和第二特征提取网络共享权值； 将所述第二预测标签作为执行所述第一数据处理后的所述第一图像的真实标签，并与所述第一预测标签进行比对，计算出第二多尺度细化分支相应的损失函数，将损失函数合并至主干网络的损失函数中，对主干网络进行迭代更新。

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