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龍圖騰網(wǎng)獲悉焦點(diǎn)科技股份有限公司申請的專利一種圖片自動標(biāo)注的方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113849677B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111141902.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種圖片自動標(biāo)注的方法及系統(tǒng)是由房鵬展;呂晨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種圖片自動標(biāo)注的方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種圖片自動標(biāo)注的方法及系統(tǒng)，其特征在于，包括如下步驟：獲取圖片放入待分類圖片池，對圖片進(jìn)行篩選及分類；根據(jù)業(yè)務(wù)模型的需求引入新的圖片類別及參考圖片；計(jì)算參考圖片、待分類圖片特征向量；計(jì)算待分類圖片與參考圖片的相似度，將待分類圖片自動歸到相似度最高的參考圖片的所在類別；批量審核機(jī)器自動分類的結(jié)果，得到已確認(rèn)的圖片數(shù)據(jù)集；基于已確認(rèn)的圖片數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練新的模型。本發(fā)明能夠高效準(zhǔn)確的完成圖片標(biāo)注工作，大大減少人力成本，加速人工智能應(yīng)用的落地。

本發(fā)明授權(quán)一種圖片自動標(biāo)注的方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖片自動標(biāo)注的方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一：根據(jù)業(yè)務(wù)模型的需求，從互聯(lián)網(wǎng)上獲取圖片放入待分類圖片池，對圖片進(jìn)行篩選及分類，待分類圖片記為UIMG；所述業(yè)務(wù)模型是根據(jù)業(yè)務(wù)場景對圖片進(jìn)行自動分類的深度學(xué)習(xí)模型Ci＝FIMG,其中，i表示圖片類別的編號，i＝1,...,j； 步驟二：根據(jù)業(yè)務(wù)模型的需求引入新的圖片類別及參考圖片，具體為，定義新的圖片類別Ci’，i'表示圖片類別的編號，i'＝1,...,t，并指定s張參考圖片IMGk，所述參考圖片的特征向量記為Vk，k表示參考圖片的編號，k＝1,...,s； 步驟三：計(jì)算參考圖片、待分類圖片特征向量，具體為，分別計(jì)算參考圖片的特征向量Vk；計(jì)算待分類圖片的特征向量UV； 步驟四：計(jì)算待分類圖片與參考圖片的相似度，將待分類圖片自動歸到相似度最高的參考圖片的所在類別， 對于待分類圖片，將其與參考圖片進(jìn)行相似度計(jì)算，取TOPk個相似度最高的參考圖片的類別，統(tǒng)計(jì)k個類別里數(shù)量最多的類別記為Cn，其占比為：p＝Cn的個數(shù)k； 步驟五：批量審核機(jī)器自動分類的結(jié)果，得到已確認(rèn)的圖片數(shù)據(jù)集； 包括：基于步驟四統(tǒng)計(jì)的類別，設(shè)定類別占比閾值th1，若p＝th1，則將待分類圖片UIMG歸屬到Cn類別，如此迭代通過機(jī)器自動分類進(jìn)行快速批量審核； 步驟六：基于已確認(rèn)的圖片數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練圖片分類模型，并進(jìn)行評估； 包括：針對每一輪迭代的圖片數(shù)據(jù)集，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練對應(yīng)的圖片分類模型Fk，評估其精度分別為THk，若THkThk+1且THkThk+2，即停止迭代。

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