[发明专利]一种图片标注的方法及装置

说明书

本申请公开了一种图片标注的方法及装置，属于人工智能领域。所述方法包括：获取第一图片；根据第一图片和第一图片标注模型，获得第一边界信息，第一边界信息指示第一图片中的第一区域的位置，第一区域中包含第一图片中待标注的目标；根据第一图片和第一边界信息，获得第二图片，第二图片为第一图片中第一区域的内容；根据第二图片和第二图片标注模型，获得第二边界信息，第二边界信息指示第二图片中的第二区域的位置，第二区域中也包括目标；根据第一边界信息和第二边界信息对第一图片进行标注，获得标注后的第一图片，在标注后的所述第一图片中，目标被标注。采用本申请，可以实现自动图片标注，降低人力成本和提高标注的精度。

技术领域

本申请涉及人工智能(artificial intelligence，AI)领域，特别涉及一种图片标注的方法及装置。

背景技术

人工智能(artificial intelligence，AI)模型是人工智能领域用于完成各种任务目标的算法模型。被训练完成的AI模型可用于分类、识别或检测等。训练AI模型类似于给AI模型传授知识，对AI模型的训练需要大量的数据(例如：图片、语音信号、视频等)，用于训练的数据通常需要进行标注。举个形象的例子，为了让AI模型认识苹果，需要在样本图片中标注出苹果图像，将经过标注的大量样本图片输入到AI模型中对AI模型进行训练。训练完成的AI模型学习到了样本图片中的特征，之后，再向该AI模型输入任一张包括苹果图像的图片，AI模型可以识别出该图片中的苹果图像。

数据标注是训练AI模型前需要进行的准备工作，目前存在大量以图片为基础完成特定任务的AI模型(例如：用于图片分类的AI模型、用于目标检测或识别的AI模型等)，因此图片标注成为了一件极需要时间成本和人力成本的事情。现有技术中存在图片标注的工具，该工具可以显示样本图片，技术人员手动地在该样本图片中设置包括目标的图像区域和/或对该区域设置标签，以获得该样本图片经过标注后的样本图片。在训练AI模型时，需向AI模型输入标注后的样本图片，对该AI模型进行训练。

在实现本申请的过程中，发明人发现相关现有技术至少存在以下问题：

目前对样本图片的标注主要由技术人员手动完成，这样需要大量的时间和人力成本。另外，手动标注样本图片，也会降低标注的精度。

发明内容

本申请提供了一种图片标注的方法及装置，以实现自动图片标注，降低人力成本和提高标注的精度，所述技术方案如下：

第一方面，本申请提供了一种图片标注的方法，在所述方法中：获取第一图片；根据第一图片和第一图片标注模型，获得第一边界信息，第一边界信息指示第一图片中的第一区域的位置，第一区域中包含第一图片中待标注的目标；根据第一图片和第一边界信息，获得第二图片，第二图片为第一图片中第一区域的内容；根据第二图片和第二图片标注模型，获得第二边界信息，第二边界信息指示第二图片中的第二区域的位置，第二区域中也包括该目标；根据第一边界信息和第二边界信息对第一图片进行标注，获得标注后的第一图片，在标注后的第一图片中，该目标被标注。

如此可以根据第一图片标注模型和第二图片标注模型对第一图片中的目标进行自动标注。在标注时先根据第一图片和第一图片标注模型进行第一次图片标注得到第一边界信息；根据第一边界信息和第一图片获取第二图片，由于第二图片中包括除目标之外的图像内容小于第一图片包括除目标之外的图像内容，再根据第二图片标注模型对第二图片中的目标进行第二次图片标注得到第二边界信息，使得第二边界信息指示的第二区域更接近于目标，再基于第一边界信息和第二边界信息对第一图片进行标注，获取标注后的第一图片，从而可以提高图片标注的精度。