[发明专利]数据标注方法、图像比对方法及装置

权利要求书

1.一种数据标注方法，其特征在于，所述方法包括：

确定基准图像中的目标区域，所述目标区域为所述基准图像中存在的目标所在的区域，待标注图像中不存在所述目标；

将所述目标区域投射到所述待标注图像中，得到所述待标注图像中的标注区域；

基于所述标注区域，确定所述待标注图像的标注信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标区域投射到所述待标注图像中，得到所述待标注图像中的标注区域，包括：

确定所述基准图像和所述待标注图像的横纵比；

基于所述横纵比，将所述目标区域投射到所述待标注图像中，得到所述待标注图像中的标注区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述横纵比包括横坐标比例和纵坐标比例；

所述基于所述横纵比，将所述目标区域投射到所述待标注图像中，得到所述待标注图像中的标注区域，包括：

基于所述横坐标比例和所述目标区域的横坐标，确定所述标注区域的横坐标；

基于所述纵坐标比例和所述目标区域的纵坐标，确定所述标注区域的纵坐标；

基于所述标注区域的横坐标和纵坐标，在所述待标注图像中标注出所述标注区域。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述确定基准图像中的目标区域，包括：

基于所述基准图像和所述待标注图像，通过图像比对模型在所述基准图像中标注出所述目标区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述基准图像和所述待标注图像，通过图像比对模型在所述基准图像中标注出所述目标区域，包括：

将所述基准图像和所述待标注图像输入所述图像比对模型中，得到所述图像比对模型输出的标记有初始区域的基准图像，所述初始区域为所述目标所在的区域；

检测关于所述初始区域的用户调整操作；

基于检测到的用户调整操作，对所述初始区域进行调整得到所述目标区域。

6.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，若所述目标的一部分被遮挡，则所述目标区域覆盖所述目标的整体，或者覆盖所述目标未被遮挡的部分。

7.一种图像比对方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测图像；

通过深度学习模型对所述待检测图像进行检测，以确定所述待检测图像相比于参考图像的差异部分，所述差异部分包括所述待检测图像中不存在且所述参考图像中存在的目标，和/或，所述待检测图像中存在且所述参考图像中不存在的目标；

其中，所述深度学习模型通过图像样本及所述图像样本的标注信息训练得到，所述图像样本的标注信息通过将基准图像中的目标区域投射到所述图像样本中确定，所述目标区域为所述基准图像中存在但所述图像样本中不存在的目标所在的区域。

8.一种数据标注装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于确定基准图像中的目标区域，所述目标区域为所述基准图像中存在的目标所在的区域，待标注图像中不存在所述目标；

投射模块，用于将所述目标区域投射到所述待标注图像中，得到所述待标注图像中的标注区域；

第二确定模块，用于基于所述标注区域，确定所述待标注图像的标注信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述投射模块包括：

确定子模块，用于确定所述基准图像和所述待标注图像的横纵比；

投射子模块，用于基于所述横纵比，将所述目标区域投射到所述待标注图像中，得到所述待标注图像中的标注区域。

10.一种图像比对装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待检测图像；

检测模块，用于通过深度学习模型对所述待检测图像进行检测，以确定所述待检测图像相比于参考图像的差异部分，所述差异部分包括所述待检测图像中不存在且所述参考图像中存在的目标，和/或，所述待检测图像中存在且所述参考图像中不存在的目标；

其中，所述深度学习模型通过图像样本及所述图像样本的标注信息训练得到，所述图像样本的标注信息通过将基准图像中的目标区域投射到所述图像样本中确定，所述目标区域为所述基准图像中存在但所述图像样本中不存在的目标所在的区域。