摘要
本发明公开了一种基于深度学习智能算法的自动化标注方法,属于图像处理及计算机视觉领域。该方法借助深度学习技术实现大规模图像数据的自动化标注,提升标注效率与准确性。其流程为:先通过图像预处理去除噪声、标准化尺寸,保证输入质量;再利用卷积神经网络等模型识别分类图像目标,自动生成标注信息;最后通过自适应优化机制调整结果,确保不同类别和场景下的标注精度。该方法能高效处理大规模数据集,减少人工参与,提高标注一致性,支持多层次标注需求,解决了传统人工标注效率低、误差大的问题,广泛应用于自动驾驶、医疗影像等领域,降低了人工成本,提升了标注精确度与适用性。
技术关键词
深度学习智能算法
标注方法
大规模图像数据
深度卷积生成对抗网络
训练深度学习模型
多层次
场景
计算误差
动态调整机制
联合损失函数
对象
深度学习技术
像素
可视化界面
关键点
色彩校正
格式
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图像特征识别方法
数字高程模型数据
训练集
注意力
分支
数据标注方法
动态规则库
车载传感器
运动轨迹预测
车辆状态信息
动态物体识别
光学图像传感器
追踪方法
光学图像数据
激光雷达传感器
智能诊断方法
良恶性预测
影像
三维卷积神经网络
深度学习优化