[发明专利]图像标注、图像语义分割、模型训练方法及装置有效
申请号: | 202110066493.9 | 申请日: | 2021-01-19 |
公开(公告)号: | CN112734775B | 公开(公告)日: | 2023-07-07 |
发明(设计)人: | 黄超 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06T7/12 | 分类号: | G06T7/12;G06T7/13 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 朱佳 |
地址: | 518044 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本申请提供一种图像标注、图像语义分割、模型训练方法及装置,涉及人工智能技术领域,用于提高标注样本图像的效率。该图像标注方法通过检测样本图像中的边缘像素点,根据边缘像素点,筛选样本图像中多个图像块中的目标图像块,对目标图像块进行标注,从而获得样本图像的标注结果,由于无需对样本图像中所有像素点进行标注,因此可以相对减少样本标注过程中的标注量,从而提高标注样本图像的效率,且,由于图像本身就具有一定的冗余信息,因此即使不对样本图像中所有像素点进行标注,在训练图像语义分割模型时,也不会影响图像语义分割模型的准确性。 | ||
搜索关键词: | 图像 标注 语义 分割 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】:
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