[发明专利]基于神经网络的自动图像标注方法、系统、装置和介质

摘要

本发明涉及一种基于神经网络的自动图像标注方法、系统、装置和介质，利用预先训练好的卷积神经网络模型提取实验数据集的图像特征；根据图像特征，在训练集中计算得到待标注图像的邻域图像集和对应的第一标签域；构建第一标签域与训练集对应的第二标签域之间的标签语义关联模型，根据标签语义关联模型，在第二标签域中计算得到与每个第一标签相关联的第三标签域；计算待标注图像与每个邻域图像之间的相似度，根据所有相似度得到每个第一标签成为目标标签的第一概率，并根据所有第一概率和标签语义关联模型得到每个第三标签成为目标标签的第二概率；根据所有相似度、所有第一概率和所有第二概率，得到目标标签，并根据目标标签完成标注。

主权项

1.一种基于神经网络的自动图像标注方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取实验数据集，并利用预先训练好的卷积神经网络模型提取所述实验数据集的图像特征；/n从所述实验数据集的测试集中获取待标注图像，并根据所述图像特征，在所述实验数据集的训练集中，采用k近邻方法计算得到所述待标注图像的邻域图像集和与所述邻域图像集对应的第一标签域；/n构建所述第一标签域与所述训练集对应的第二标签域之间的标签语义关联模型，根据所述标签语义关联模型，在所述第二标签域中计算得到与所述第一标签域中每个第一标签相关联的第三标签域；/n计算所述待标注图像与所述邻域图像集中每个邻域图像之间的相似度，根据所有相似度得到所述第一标签域中每个第一标签成为所述待标注图像的目标标签的第一概率，并根据所有第一概率和所述标签语义关联模型得到所述第三标签域中每个第三标签成为所述待标注图像的所述目标标签的第二概率；/n根据所有相似度、所有第一概率和所有第二概率，得到所述待标注图像的所述目标标签，并根据所述目标标签完成自动图像标注。/n