一种图像标注方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115082659A(43)申请公布日2022.09.20(21)申请号202210747593.2(22)申请日2022.06.28(71)申请人杭州萤石软件有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区丹枫路399号2号楼B楼302室(72)发明人许汪洋(74)专利代理机构北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙)11413专利代理师项京孙翠贤(51)Int.Cl.G06V10/22(2022.01)G06V10/26(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/774(2022.01)权利要求书3页说明书16页附图6页(54)发明名称一种图像标注方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明实施例提供了一种图像标注方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待标注图像，将待标注图像输入实体分割模型，得到待标注图像对应的分割结果，实体分割模型用于基于输入图像的图像特征确定输入图像中属于同一目标的区域，基于分割结果，从待标注图像中提取各目标对应的物体块图像，将物体块图像输入到分类模型，得到各目标对应的类别，其中，分类模型用于基于输入图像的图像特征确定输入图像中目标对应的类别，根据各目标对应的物体块图像以及类别，确定待标注图像对应的标注结果。基于实体分割模型和分类模型，可以得到待标注图像中各目标对应的物体块图像的类别，而无需人工进行标注，节省了标注时间，提高了标注效率。CN115082659ACN115082659A权利要求书1/3页1.一种图像标注方法，其特征在于，所述方法包括：获取待标注图像；将所述待标注图像输入实体分割模型，得到所述待标注图像对应的分割结果，其中，所述实体分割模型用于基于输入图像的图像特征确定所述输入图像中属于同一目标的区域；基于所述分割结果，从所述待标注图像中提取各目标对应的物体块图像；将所述物体块图像输入到分类模型，得到所述各目标对应的类别，其中，所述分类模型用于基于输入图像的图像特征确定所述输入图像中目标对应的类别；根据所述各目标对应的物体块图像以及类别，确定所述待标注图像对应的标注结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述物体块图像输入到分类模型，得到所述各目标对应的类别的步骤，包括：将所述物体块图像以及各描述信息输入到分类模型，得到所述各目标对应的描述信息，其中，所述描述信息用于表征对应的目标的类别，所述分类模型用于基于所述物体块图像的图像特征从所述各描述信息中确定所述物体块图像中目标对应的描述信息；基于所述各目标对应的描述信息，确定所述各目标对应的类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述物体块图像以及各描述信息输入到分类模型的步骤之前，所述方法还包括：将所述待标注图像和/或所述物体块图像输入目标识别网络，得到所述待标注图像对应的描述信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述分割结果，从所述待标注图像中提取各目标对应的物体块图像的步骤之前，所述方法还包括：基于所述分割结果包括的各个区域的面积，对所述各个区域进行筛选，得到筛选后的分割结果；所述基于所述分割结果，从所述待标注图像中提取各目标对应的物体块图像的步骤，包括：所述基于所述筛选后的分割结果，从所述待标注图像中提取各目标对应的物体块图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述分割结果包括的各个区域的面积，对所述各个区域进行筛选，得到筛选后的分割结果的步骤，包括：计算所述分割结果包括的各个区域的面积；从所述各个区域中，删除面积小于预设面积阈值的区域，得到筛选后的分割结果；或，在所述各个区域的数量达到预设数量阈值的情况下，删除目标数量个面积最小的区域，得到筛选后的分割结果，其中，所述目标数量为所述各个区域的数量与所述预设数量阈值之间的差值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各目标对应的物体块图像以及类别，确定所述待标注图像对应的标注结果的步骤，包括：根据所述各目标对应的类别，确定类别相同的目标对应的目标序号，作为该目标对应的类别标签；根据每个目标对应的物体块图像确定该目标对应的图像区域；基于所述每个目标对应的类别标签和图像区域，确定所述待标注图像对应的标注结2CN115082659A权利要求书2/3页果。7.根据权利要求1‑6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述待标注图像以及其对应的标注结果，对预设图像分割模型进行训练，得到图像分割模型。8.一种图像标注装置，其特征在于，所述装置包括：图像获取模块，用于获取待标注图像；分割结果获取模块，用于将所述待标注图像输入实体分割模型，得到所述待标注图像对应的分割结果，其中，所述实体分割模型用于基于输入图像的图像特