【技术实现步骤摘要】
图像mask的过滤方法、装置及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像mask的过滤方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
在图像处理技术中，mask(掩膜，也称作“掩模”)是指对二维图像中的需要进行处理的部分的提取和标注，近年来，随着图像处理技术和深度学习技术的迅速发展，图像自动标注越来越受到标注人员的青睐，传统的图像标注方式，由标注人员根据个人经验和一些已有规则自行判断物体在二维图像中的位置，利用已有的标注工具，在二维图像上通过拖动鼠标，用边界框标出物体的轮廓，对二维图像中的物体进行标注，其缺点主要是标注速度慢，工作效率低。目前在图像数据自动标注的研究上，比较流行的方法还有多视角协调训练、主动样本挖掘框架等，这些方法通常是从无标签数据中选择分类器或检测器认为置信度可能高的结果作为其标注信息并加入训练集，反复迭代，最终完成所有样本的标注。其缺点主要是仅通过置信度这一条件去区分标注信息的好与坏，不能很大程度上杜绝置信度高的错误标注出现,其自动生成的标注信息的可靠性、准确性及一致性无法保证，并且容...
【技术保护点】
1.一种图像mask的过滤方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：/n获取样本中已标注数据；/n对所述已标注数据进行数据扩增处理，获取第一扩增数据；/n将原始图像、所述已标注数据和所述第一扩增数据用于模型训练，得到第一生成mask的模型；/n利用所述第一生成mask的模型对第二样本图像和第三样本图像进行预测处理，分别获取第二样本图像的mask和第三样本图像的mask，其中，所述第二样本图像为与预先扩增的未标注数据对应的图像，所述第三样本图像为与未扩增的未标注数据对应的图像；/n利用mask的一致性指数公式计算出所述第二样本图像的mask和所述第三样本图像的mask的...
【技术特征摘要】
1.一种图像mask的过滤方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：
获取样本中已标注数据；
对所述已标注数据进行数据扩增处理，获取第一扩增数据；
将原始图像、所述已标注数据和所述第一扩增数据用于模型训练，得到第一生成mask的模型；
利用所述第一生成mask的模型对第二样本图像和第三样本图像进行预测处理，分别获取第二样本图像的mask和第三样本图像的mask，其中，所述第二样本图像为与预先扩增的未标注数据对应的图像，所述第三样本图像为与未扩增的未标注数据对应的图像；
利用mask的一致性指数公式计算出所述第二样本图像的mask和所述第三样本图像的mask的一致性指数；
当所述一致性指数在预设的指数阈值的范围内时，输出所述第三样本图像的mask。
2.根据权利要求1所述的图像mask的过滤方法，其特征在于，对已标注数据进行数据扩增处理的方法为多角度旋转、翻转变换、缩放变换、平移变换、尺度变换、对比度变换、噪声扰动、颜色变化中的一种或任意几种的组合。
3.根据权利要求1所述的图像mask的过滤方法，其特征在于，所述mask的一致性指数公式为Dice系数公式，公式如下：
其中，A为第三样本图像的mask，B为第二样本图像的mask，s的取值范围为0～1之间。
4.根据权利要求1所述的图像mask的过滤方法，其特征在于，所述mask的一致性指数公式为Jaccard距离公式，公式如下：
其中，A为第三样本图像的mask，B为第二样本图像的mask。
5.根据权利要求1所述的图像mask的过滤方法，其特征在于，在输出所述第三样本图像的mask后，图像mask的过滤方法还包括：
判断所述样本的mask是否全部输出，如果没有全部输出，则，
将所述第三样本图像的mask与所述已标注数据一同作为样本新的已标注数据；
对所述新的已标注数据进行第二数据扩增处理，获取第二扩增数据；
将所述第二扩增数据和所述新的已标注数据用于模型训练，得到第二生成mask的模型；
利用所述第二生成mask的模型对第四样本图像和第五样本图像进行预测处理，分别获取第四样本图像的mask和第五样本图像的mask，其中，所述第四样本图像为与预先扩增的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈凯星，周鑫，卓柏全，吕传峰，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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