[发明专利]图像标注方法、图像标注装置及计算机存储介质

说明书

本发明涉及计算机视觉技术领域，提供一种图像标注方法、图像标注装置及计算机存储介质。图像标注方法包括：图像标注方法包括：获取待标注图像，其中待标注图像包括一个或多个对象图像；确定对象图像中目标图像的位置信息；基于目标图像的位置信息，得到目标图像的类别信息；基于目标图像的位置信息以及类别信息，得到目标图像的标注框。通过本公开实施例，实现根据人工预指导的信息，缩小标注范围，节省标注时间，提高了图像标注效率。

技术领域

本发明一般地涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种图像标注方法、图像标注装置及计算机存储介质。

背景技术

图像识别技术是机器学习领域中重要研究题，对于待识别图像，通过神经网络模型识别出图像数据中的目标对象。目标对象可以是机动车、人、动物、物体等。图像标注，即为待识别图像中的目标对象添加与其内容相关的文本信息，为图像识别提供良好的基础。

当前的图像数据标注，一般采用人工标注矩形框的方法，即对图像中的目标对象，手动标注矩形框，选择类别等操作，生成图像标注信息。标注的过程人工成本高、标注效率低，数据标注的质量差。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种图像标注方法、图像标注装置及计算机存储介质。

根据本公开实施例的一方面，提供图像标注方法，包括：获取待标注图像，其中待标注图像包括一个或多个对象图像；确定对象图像中目标图像的位置信息；基于目标图像的位置信息，得到目标图像的类别信息；基于目标图像的位置信息以及类别信息，得到目标图像的标注框。

在一实施例中，确定待标注图像中的目标图像的位置信息，包括：在进行确定位置信息的界面上，获取确定位置信息的操作指令；依据操作指令，确定待标注图像中目标图像的位置信息。

在一实施例中，基于目标图像的位置信息，得到目标图像的类别信息，包括：通过人工标注和/或通过目标分类模型确定目标图像的类别信息。

在另一实施例中，通过目标分类模型确定待标注图像中的目标图像的类别信息，包括：获取待标注图像的图像尺寸信息；基于图像尺寸信息和第一比例，确定第一区域图像尺寸；基于目标图像的位置信息和第一区域图像尺寸，确定目标图像的图像区域；根据图像区域的图像，通过目标分类模型确定目标图像的类别信息。

在一实施例中，根据图像区域的图像，通过目标分类模型确定目标图像的类别信息，包括：若图像区域内包括多个对象图像，则通过目标分类模型得到图像区域内全部对象图像对应的类别信息；根据用户指令或目标图像的位置信息确定目标图像的类别信息。

在一实施例中，基于目标图像的位置信息以及类别信息，得到目标图像的标注框，包括：基于类别信息，确定对应的目标检测模型；基于位置信息，通过目标检测模型，得到目标图像的标注框。

在一实施例中，基于位置信息，通过目标检测模型，得到目标图像的标注框，包括：获取待标注图像的图像尺寸信息；基于图像尺寸信息和第二比例，确定第二区域图像尺寸；基于目标图像的位置信息和第二区域图像尺寸，确定目标图像的第一标注框区域；根据第一标注框区域的图像，通过目标检测模型确定目标图像的标注框。

在一实施例中，基于位置信息，通过目标检测模型，得到目标图像的标注框，包括：确定目标图像的标注框区域；根据标注框区域，通过目标检测模型，得到目标图像的标注框。

在一实施例中，根据标注框区域，通过目标检测模型，得到目标图像的标注框，包括：根据第三比例，对标注框区域进行扩大，得到第二标注框区域；根据第二标注框区域的图像，通过目标检测模型，得到目标图像的标注框。