一种基于端侧算力的机器视觉模型训练方法及系统

本发明公开了一种基于端侧算力的机器视觉模型训练方法及系统，属于机器学习、边缘计算及计算机视觉技术领域，通过获取机器视觉图像并构建预标注模型，以对图像进行自动的预标注；再通过人工修正部分预标注，以优化预标注模型，并得到修正后的标注图像；通过构建机器视觉模型并对其进行基于标注图像的识别训练，可根据硬件感知分配训练任务变量，进而动态选择训练任务执行位置（边缘端或云端），并将训练好的机器视觉模型部署于边缘端，以进行图像识别的推理过程；再对模型的推理结果进行人工抽查，以评估机器视觉模型的准确率，当准确率低时，则启动新一轮的模型训练，并将已评估的机器视觉模型作为所述预标注模型。