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摘要：本申请提供了一种数据筛选方法、数据筛选装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取原始标签数据，包括标注有原始纯净标签的纯净图像样本和标注有原始噪声标签的噪声图像样本；通过掩码网络对纯净图像样本和噪声图像样本进行样本过滤处理，得到初始图像样本；通过残差网络对初始图像样本进行特征提取，得到初始样本特征图；对初始样本特征图进行特征映射处理和分类得分计算，得到噪声标签分类值；对初始样本特征图进行特征映射处理，得到纯净标签特征和分类得分计算，得到纯净标签分类值；根据噪声标签分类值和纯净标签分类值对初始图像样本进行样本筛选处理，得到目标图像样本。本申请能够提高标签数据的均衡性。

主权项：1.一种数据筛选方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始标签数据，其中，所述原始标签数据包括标注有原始纯净标签的纯净图像样本和标注有原始噪声标签的噪声图像样本；通过预设的掩码网络对所述纯净图像样本和所述噪声图像样本进行样本过滤处理，得到初始图像样本，所述初始图像样本包括从所述纯净图像样本筛选出的样本和从所述噪声图像样本筛选出的样本，所述初始图像样本标注有初始纯净标签和初始噪声标签，所述初始纯净标签来源于所述原始纯净标签，所述初始噪声标签来源于所述原始噪声标签；通过预设的残差网络对所述初始图像样本进行特征提取，得到初始样本特征图；根据所述初始噪声标签对所述初始样本特征图进行特征映射处理，得到噪声标签特征，并对所述噪声标签特征进行分类得分计算，得到噪声标签分类值；根据所述初始纯净标签对所述初始样本特征图进行特征映射处理，得到纯净标签特征，并对所述纯净标签特征进行分类得分计算，得到纯净标签分类值；根据所述噪声标签分类值和所述纯净标签分类值对所述初始图像样本进行样本筛选处理，得到目标图像样本，所述目标图像样本标注有目标纯净标签和目标噪声标签，所述目标纯净标签来源于所述初始纯净标签，所述目标噪声标签来源于所述初始噪声标签；所述噪声标签特征包括第一噪声特征和第二噪声特征；所述根据所述初始噪声标签对所述初始样本特征图进行特征映射处理，得到噪声标签特征，并对所述噪声标签特征进行分类得分计算，得到噪声标签分类值，包括：根据所述初始噪声标签，通过预设的第一映射网络的第一多层感知器对所述初始样本特征图进行映射处理，得到第一噪声特征；通过预设的第一函数对所述第一噪声特征进行分类得分计算，得到第一分类值；通过所述第一映射网络的第二多层感知器对所述第一噪声特征进行映射处理，得到第二噪声特征；通过预设的第二函数对所述第二噪声特征进行分类得分计算，得到第二分类值；对所述第一分类值和所述第二分类值进行加权计算，得到所述噪声标签分类值；所述根据所述噪声标签分类值和所述纯净标签分类值对所述初始图像样本进行样本筛选处理，得到目标图像样本，包括：选取所述噪声标签分类值大于或者等于预设的第一阈值的标注有初始噪声标签的初始图像样本作为所述目标图像样本。

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