【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于数据增强的图像标注方法和装置。
技术介绍
1、数据集是人工智能的基础，数据质量决定模型的精度。由于数据清洗、标注、分类等工作量巨大，且管理繁杂，因此成为人工智能工程应用最繁重的工作，甚至阻碍人工智能工程应用进程。
2、现有技术中，高质量数据集通常需要团队协同来完成，因此在少量样本下完成高精度标注的效率较低，给人工智能工程应用带来较大的人工成本和效率压力。
3、如何进行高精度识别和标注，是目前需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于数据增强的图像标注方法和装置，用以解决现有技术中存在的缺陷。
2、本专利技术提供一种基于数据增强的图像标注方法，包括：
3、获取待标注图像；其中，所述待标注图像为需要进行对象标注的图像；
4、将所述待标注图像输入至多目标识别模型，得到所述待标注图像的标注结果；
5、其中，所述多目标识别模型是基于历史已进行对象标注的标注图像集进行训练
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【技术保护点】
1.一种基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，所述多目标识别模型的训练过程，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，所述标注图像集包括原始标注图像和融合标注图像；
4.根据权利要求3所述的基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，所述对所述原始标注图像分别进行分割处理和融合处理，得到融合标注图像，包括：
5.根据权利要求4所述的基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，所述基于所述目标标注对象的目标分类标识以及所述目标背...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，所述多目标识别模型的训练过程，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，所述标注图像集包括原始标注图像和融合标注图像；
4.根据权利要求3所述的基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，所述对所述原始标注图像分别进行分割处理和融合处理，得到融合标注图像，包括：
5.根据权利要求4所述的基于数据增强的图像标注方法，其特征在于，所述基于所述目标标注对象的目标分类标识以及所述目标背景分区的背景分类标识，对所述目标标注对象以及所述目标背景分区进行图像融合，得到融合标注图像，包括：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：李建明，陈智超，汪顺利，王敏琦，葛威，徐旺，王飞亚，
申请(专利权)人：商飞智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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