一种图像标注和标注数据集处理方法.pdf
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相关资料
一种图像标注和标注数据集处理方法.pdf
本发明涉及一种图像标注和标注数据集处理方法,包括下列步骤,配置标注规范,设置约束条件,获取并渲染待标注图片、标注规范标签,操作人员选择对应标签进行标注操作,将标注数据集整理输出。本发明提供了一种高效的、功能较多的图像标注工具,包含对含有目标对象的图像进行标注功能、将现有标注信息呈现在图像上以及图像和目标对象标注信息的数据集收集处理功能。
图像标注方法和图像标注装置.pdf
一种图像标注方法和图像标注装置,该方法包括:获取待标注图像,所述待标注图像中包括已被用户标注的参考车道和待标注的辅助车道;获取所述参考车道的边界线信息和所述辅助车道的属性信息,所述属性信息至少包括宽度信息;基于所述参考车道的边界线信息和所述辅助车道的宽度信息确定所述辅助车道的边界线信息;基于所述辅助车道的边界线信息对所述辅助车道进行车道线标注,并显示标注后的图像。根据本申请实施例的图像标注方法和装置能够基于待标注图像中已被用户标注的参考车道实现对待标注图像中其他车道的自动标注,减少用户手动标注的工作量,提
图像数据标注的系统和方法.pdf
本说明书提供的图像数据标注的系统和方法,对作为样本的多个目标对象每人的配置一个唯一对应的标签,标签中包括与目标对象关联的唯一的身份信息,使得目标对象戴着唯一对应的标签在目标场景内移动。视觉传感器可以拍摄目标对象在场景内移动的视频数据。标注装置可以根据视觉传感器拍摄到的视频数据,检测视频数据中的目标对象,以及目标对象附近的标签,通过识别标签中的身份信息对目标对象进行标注。所述系统和方法,可以自动对视频数据中的目标对象进行标注,无需依赖人工标注,在提高标注效率的同时,能够提升标注的准确度以及降低标注成本。
一种适合弱标签数据集的图像语义标注方法.docx
一种适合弱标签数据集的图像语义标注方法标题:基于半监督学习的图像语义标注方法在弱标签数据集中的应用摘要:在图像语义标注领域,弱标签数据集通常是指每个图像只有一个标签或者标签信息不准确、不完整的数据集。由于传统的监督学习方法在弱标签数据集上的效果不佳,因此需要一种适用于弱标签数据集的图像语义标注方法。本论文提出了一种基于半监督学习的图像语义标注方法,利用无标签数据进行模型的训练和优化,从而提高在弱标签数据集上的标注效果。1.引言随着互联网的发展和社交媒体平台的普及,大量的图像数据被生成和共享。这些图像数据对
一种数据标注方法和标注装置.pdf
本发明提供了一种数据标注方法和标注装置,以解决现有技术中对数据采集周期和采集质量失控,伴随法律风险过高,数据标注资源消耗过大的技术问题。方法,包括:在基准模型上进行人工标注形成特征关键点,随所述基准模型的变形形成所述特征关键点的位置变化数据,在所述基准模型变形后形成的影像中根据所述位置变化数据形成所述特征关键点的标注数据。形成利用基准模型一次人工标注形成一系列影像和影像的标注数据。使得训练数据生产成本可控,训练数据组合方式可控,训练数据环境场景复杂度可控,法律风险可控。以满足不同目的的深度学习需求。