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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种实例物体目标检测级别的自标注方法及系统，涉及图像自标注领域，根据人工标注图片集合训练自标注网络，利用更新人工标注图片集合和无标注图片集合对第一自标注网络继续训练得到第二自标注网络，利用第一自标注网络和第二自标注网络实现了无标注图片的自标注。本发明提供的方法及系统可以实现利用少量已标注的实例样本对无标注的实例样本进行自标注，从而提高自标注的质量。
主权项：1.一种实例物体目标检测级别的自标注方法，其特征在于，包括：获取目标物体的多张图片；对所述目标物体的多张图片进行颜色空间转换，得到一维颜色特征，基于颜色特征进行聚类分析，得到多个集群；每个集群包括多张图片；计算每个集群中的每个图片的信息熵，对每个集群中的信息熵在设定阈值范围内的图片进行人工标注，得到人工标注图片集合，获取所有集群中未进行人工标注的图片，得到无标注图片集合；根据所述人工标注图片集合训练自标注网络，得到第一自标注网络；对所述无标注图片集合进行自标注，得到更新后的人工标注图片集合和无标注图片集合；利用更新后的所述人工标注图片集合对所述第一自标注网络进行训练，得到第二自标注网络；判断所述无标注图片集合的图片数是否不少于设定阈值，得到第一判断结果；若所述第一判断结果表示所述无标注图片集合的图片数不少于设定阈值，则返回所述对无标注图片集合进行自标注，得到更新后的人工标注图片集合和无标注图片集合步骤；若所述第一判断结果表示所述无标注图片集合的图片数少于设定阈值，则输出人工标注图片集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种实例物体目标检测级别的自标注方法及系统
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