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申请/专利权人：杭州野乐科技有限公司
摘要：本发明公开了图像数据处理及智能标注方法和系统、设备与可存储介质，属于计算机视觉技术领域。对采集到的待标注图像数据依次进行数据清洗和预处理；将预处理后的待标注图像数据输入至图像数据标注处理系统，执行图像数据标注处理方法；输出待标注图像数据的分类、定位和分割伪标签，作为标注图像数据；人工审核标注图像数据，完成数据校对和数据统计，修改错误并补充遗漏的标注，形成校准审核后的标注图像数据；导出校准审核后的标注图像数据。针对图像数据标注中存在的标注效率低，准确率低，成本高的技术问题，本发明可对大量测试数据输出伪标签，极大地减少了标注的交互过程，提升了数据的标注效率和准确率，降低了标注成本。
主权项：1.一种图像数据处理方法，其特征在于，包括：S101、将采集到的图像数据进行数据清洗后形成的数据集A进行人工标注后作为图像训练集A；S102、对预处理后的数据集A的图像进行线性变换，分割成若干块，将块映射成像素点，作为特征图一；特征图一经过N个阶段模块逐步提取深层特征并输出特征图二，特征图二输入动态卷积注意力模块进一步增强尺度、空间和任务感知能力，经特征金字塔输出不同尺寸的特征图三；S103、对特征图三下采样，应用多层感知机产生掩模预测；对掩模预测的分割掩模进行上采样并采样不确定点，使用多层感知机对采样点独立预测分割标签；重复步骤S102和S103，迭代训练，直至生成的伪标签与图像训练集A真实标签差异最小化为止，步骤S102和S103形成了一种图像数据标注处理方法；其中，阶段模块包括块合并和swintransformerblock，所述swintransformerblock包括LN，MLP，WindowAttention和ShiftedWindowAttention；N为整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州野乐科技有限公司 图像数据处理及智能标注方法和系统、设备与可存储介质
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