图像标注方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
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图像标注方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种图像标注方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取标注数据集,标注数据集包括预设帧数的点云数据;将预设帧数的点云数据输入至检测框生成模型;通过检测框生成模型对每一帧点云数据进行特征处理,生成点云数据中目标标注对象的特征增强序列,并对特征增强序列进行属性回归处理,得到每一帧点云数据中目标标注对象的目标检测框;对预设帧数的目标检测框进行拟合估计,得到与图像数据帧数相同的目标检测框,并将目标检测框投影至与每一帧点云数据对应的图像数据中,确定目标检测标注结果。采用本方法提高
图像的标注方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种图像的标注方法、装置、计算机设备和存储介质,计算机设备通过获取待标注图像中像素的颜色值,然后根据上述颜色值与预设阈值的比较结果,在待标注图像上增加对应的图像辅助层,得到了目标图像;然后,在上述目标图像上增加标注层,并在上述标注层上获取标注信息。由于计算机设备根据上述比较结果在待标注图像上增加了图像辅助层,使得待标注图像的颜色和/或亮度可以被调整到合适的值,从而使待标注图象上的物体可以凸显出来,提升了对物体轮廓标注的准确度。
图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质,属于计算机技术领域。该方法包括:获取源域的第一样本图像、第一样本图像的第一标注图像及目标域的多个第二样本图像,从多个第二样本图像中选取目标样本图像,获取目标样本图像的第二标注图像,调用图像标注模型,分别对第一样本图像及目标样本图像进行标注,得到第一样本图像的第一预测标注图像以及目标样本图像的第二预测标注图像,基于第一标注图像与第一预测标注图像之间的差异、第二标注图像与第二预测标注图像之间的差异,对图像标注模型进行训练,从目标域选取与源域最不相
点云图像的标注方法、装置、设备和存储介质.pdf
本说明书实施例提供了一种点云图像的标注方法、装置、设备和存储介质,其中,方法包括:获取用户执行标注操作而在第一点云图像中绘制的第一标注内容;将所述第一标注内容绘制到至少两帧第二点云图像中,且所述第一标注内容在各所述第二点云图像中的位置相同,从而有效解决现有技术中,针对连续帧的点云图像中的静态物体标注效率低的问题。
图像标注方法、装置、终端设备及存储介质.pdf
本申请适用于信息处理技术领域,提供了一种图像标注方法、装置、终端设备及存储介质,所述图像标注方法包括:获取训练数据集,训练数据集中的图像数据包括已标注图像数据和未标注图像数据;利用已标注图像数据对目标检测模型进行模型训练,生成初始目标检测模型;根据初始目标检测模型对未标注图像数据进行目标预测,确定未标注图像数据中的预测目标及其预测概率值;基于预测目标及其预测概率值,对未标注图像数据进行筛选,得到待标注图像数据;将待标注图像数据发送至标注平台进行标注,得到目标标注图像数据。本申请有效缩减了待标注数据的规模,