【技术实现步骤摘要】
本申请属于计算机视觉，尤其涉及一种图像样本挖掘方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着科技的不断发展，机器学习模型已经在各行各业中得到广泛应用。目前，为了提高用于图像处理的机器学习模型的性能，在对机器学习模型进行模型训练时，需要考虑样本训练集中各图像样本数据各自的难易程度和难易样本之间的平衡度，但传统对于难易样本的挖掘方式通常为在机器学习模型在完成一定规模数据的模型训练之后，继续进行模型训练的过程中，若机器学习模型基于输入的图像样本数据输出的预测值准确，则确定该图像样本数据为简单样本，反之，若机器学习模型基于输入的图像样本数据输出的预测值不准确，则确定该图像样本数据为困难样本，存在图像样本数据挖掘效率低的问题。
2、综上，如何提供一种图像样本挖掘策略，以提升图像样本数据挖掘的效率，已经成为计算机视觉
亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种图像样本挖掘方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。旨在提供一种图像样本挖掘策略，以提...
【技术保护点】
1.一种图像样本挖掘方法，其特征在于，所述图像样本挖掘方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的图像样本挖掘方法，其特征在于，所述基于多个所述第一预测掩码图像的整体相似度和整体准确度，确定所述待挖掘图像为简单样本或者困难样本的步骤之前，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的图像样本挖掘方法，其特征在于，所述基于多个所述第一预测掩码图像的整体相似度和整体准确度，确定所述待挖掘图像为简单样本或者困难样本的步骤之前，所述方法还包括：
4.如权利要求1所述的图像样本挖掘方法，其特征在于，所述基于多个所述第一预测掩码图像的整体相似度和整体准...
【技术特征摘要】
1.一种图像样本挖掘方法，其特征在于，所述图像样本挖掘方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的图像样本挖掘方法，其特征在于，所述基于多个所述第一预测掩码图像的整体相似度和整体准确度，确定所述待挖掘图像为简单样本或者困难样本的步骤之前，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的图像样本挖掘方法，其特征在于，所述基于多个所述第一预测掩码图像的整体相似度和整体准确度，确定所述待挖掘图像为简单样本或者困难样本的步骤之前，所述方法还包括：
4.如权利要求1所述的图像样本挖掘方法，其特征在于，所述基于多个所述第一预测掩码图像的整体相似度和整体准确度，确定所述待挖掘图像为简单样本或者困难样本的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的图像样本挖掘方法，其特征在于，所述基于所述难易度值确定所述待挖掘图像为简单样本或者困...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵子仪，徐阳，王旭杰，
申请(专利权)人：北京启瞳智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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