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申请/专利权人：湖南工商大学
摘要：本申请公开了一种图像标注方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：通过特征融合网络获取预设行人图像的第一多尺度特征图，获取标注模型基于第一多尺度特征图输出的预测结果；获取分布焦点损失值和交并比损失值，获取交叉熵损失值；根据分布焦点损失值、交并比损失值、交叉熵损失值，生成预测结果的整体损失值；如果整体损失值小于预设损失值，就停止训练标注模型，输出训练完成的标注模型；通过特征融合网络获取当前行人图像的第二多尺度特征图，获取标注模型基于第二多尺度特征图输出的行人标注结果，行人标注结果包括当前行人图像对应的行人标注区域和行人标注标签。本申请有利于提高标注效率。
主权项：1.一种图像标注方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备存储有标注模型、由特征提取网络和双向特征金字塔网络组成的特征融合网络，所述图像标注方法包括：获取预设行人图像的行人标注信息，将所述预设行人图像以及所述行人标注信息组成一个标注样本，将第一数量不同的所述标注样本组成所述标注模型的训练集，所述行人标注信息包括所述预设行人图像对应的预设行人区域、预设行人标签；通过所述特征融合网络获取所述预设行人图像的第一多尺度特征图，获取所述标注模型基于所述第一多尺度特征图输出的预测结果，所述预测结果包括预测行人区域和预测行人标签；获取所述预测行人区域与所述预设行人区域之间的分布焦点损失值和交并比损失值，获取所述预测行人标签与所述预设行人标签之间的交叉熵损失值；根据所述分布焦点损失值、所述交并比损失值、所述交叉熵损失值以及预设的整体损失值生成模型，生成所述预测结果的整体损失值；判断所述整体损失值是否小于预设损失值；如果所述整体损失值小于预设损失值，就停止训练所述标注模型，输出训练完成的所述标注模型；获取当前行人图像，通过所述特征融合网络获取所述当前行人图像的第二多尺度特征图，获取所述标注模型基于所述第二多尺度特征图输出的行人标注结果，所述行人标注结果包括所述当前行人图像对应的行人标注区域和行人标注标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工商大学 一种图像标注方法、装置、电子设备及存储介质
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