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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113822263A(43)申请公布日2021.12.21(21)申请号202110679659.4(22)申请日2021.06.18(71)申请人腾讯科技(深圳)有限公司地址518057广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人宁慕楠卢东焕魏东余双马锴郑冶枫(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人张所明(51)Int.Cl.G06K9/20(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书4页说明书28页附图9页(54)发明名称图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质(57)摘要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似的图像来训练图像标注模型,提升了图像标注模型在目标域上的模型表现。CN113822263ACN113822263A权利要求书1/4页1.一种图像标注方法,其特征在于,所述方法包括:获取源域的第一样本图像、所述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;从所述多个第二样本图像中选取目标样本图像,获取所述目标样本图像的第二标注图像,所述目标样本图像为所述多个第二样本图像中,与所述第一样本图像之间具有最小相似度的第二样本图像;调用图像标注模型,分别对所述第一样本图像及所述目标样本图像进行标注,得到所述第一样本图像的第一预测标注图像以及所述目标样本图像的第二预测标注图像;基于所述第一标注图像与所述第一预测标注图像之间的差异、所述第二标注图像与所述第二预测标注图像之间的差异,对所述图像标注模型进行训练,所述图像标注模型用于对所述目标域的图像进行标注。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述多个第二样本图像中选取目标样本图像之前,所述方法还包括:获取多个所述第一样本图像的第一图像特征以及所述多个第二样本图像的第二图像特征;基于获取到的多个第一图像特征,对多个所述第一样本图像进行聚类,得到至少一个第一聚类中心;对于任一第二样本图像,确定所述第二样本图像的第二图像特征与每个第一聚类中心之间的距离,基于确定的距离中的最小距离,确定所述第二样本图像与所述第一样本图像之间的相似度,所述第二样本图像对应的最小距离与对应的相似度呈负相关关系。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取多个所述第一样本图像的第一图像特征,包括:调用所述图像标注模型中的特征提取子模型,对每个所述第一样本图像进行特征提取,得到每个所述第一样本图像的第三图像特征;将每个所述第一样本图像对应的第三图像特征与对应的第一标注图像进行融合,得到每个所述第一样本图像的第一图像特征。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一标注图像包括至少一个类别对应的区域;所述将每个所述第一样本图像对应的第三图像特征与对应的第一标注图像进行融合,得到每个所述第一样本图像的第一图像特征,包括:对于任一所述第一样本图像,从所述第一样本图像的第一标注图像中提取所述至少一个类别对应的子标注图像,所述子标注图像用于指示属于对应的类别的像素点;将每个类别对应的子标注图像与所述第一样本图像的第三图像特征进行融合,得到每个类别对应的第四图像特征;将所述至少一个类别对应的第四图像特征进行拼接,得到所述第一样本图像的第一图像特征。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将每个类别对应的子标注图像与所述第一样本图像的第三图像特征进行融合,得到每个类别对应的第四图像特征,包括:对于任一类别对应的子标注图像,将所述子标注图像中的每个像素点的像素值与对应的特征值进行点乘,得到所述每个像素点对应的乘积,任一像素点对应的特征值为所述第2CN113822263A权利要求书2/4页三图像特征中与所述像素点位于相同位置的特征值;确定所述每个像素点对应的乘积与像素点数目之间的比值,由所述每个像素点对应的比值构成所述类别对应的第四图像特征,所述像素点数目为所述子标注图像中属于对应类别的像素点的数目。6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获取所述多个第二样本图像的第二图像特征,包括:调用所述图像标注模型中的特征提取子模型,对每个第二样本图像进行特