面向数据扩充的自动标注方法、装置及计算机可读存储介质

本发明实施例涉及图像学习技术领域，具体涉及一种面向数据扩充的自动标注方法、装置及计算机可读存储介质，本发明通过自动化的数据扩充方法，不仅能够处理大规模数据集，生成更多、更准确的标记数据。随着数据量的增加，模型的训练效果和标注的精确性也相应提升。而且采用多轮迭代的训练方法，结合人工优化和自动检测，不断优化模型权重和数据标签，确保标注的准确性和数据的质量。同时，利用YOLOv10算法的高速度和准确性，能够在较短时间内处理大量数据，适应了现代大数据处理的需求。