[发明专利]图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取源域的第一样本图像、第一样本图像的第一标注图像及目标域的多个第二样本图像，从多个第二样本图像中选取目标样本图像，获取目标样本图像的第二标注图像，调用图像标注模型，分别对第一样本图像及目标样本图像进行标注，得到第一样本图像的第一预测标注图像以及目标样本图像的第二预测标注图像，基于第一标注图像与第一预测标注图像之间的差异、第二标注图像与第二预测标注图像之间的差异，对图像标注模型进行训练，从目标域选取与源域最不相似的图像来训练图像标注模型，提升了图像标注模型在目标域上的模型表现。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

图像语义分割用于将图像分割成具有不同语义信息的区域，能够应用于自动驾驶、医疗图像分析、人脸识别等多种场景，在多种场景下，通常利用图像标注模型来标注出图像中具有不同语义信息的区域，即得到图像的标注图像。由于同一场景下不同领域的图像可能会存在差异，为保证了图像分割效果，通常会将利用源域图像所训练的图像标注模型迁移到目标域，以使迁移后的图像标注模型能够在目标域实现图像分割任务。但在图像标注模型的迁移过程中，如何提高迁移后的图像标注模型在目标域上的模型表现，是目前亟需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质，能够提升图像标注模型在目标域上的模型表现。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种图像标注方法，所述方法包括：

获取源域的第一样本图像、所述第一样本图像的第一标注图像及目标域的多个第二样本图像；

从所述多个第二样本图像中选取目标样本图像，获取所述目标样本图像的第二标注图像，所述目标样本图像为所述多个第二样本图像中，与所述第一样本图像之间具有最小相似度的第二样本图像；

调用图像标注模型，分别对所述第一样本图像及所述目标样本图像进行标注，得到所述第一样本图像的第一预测标注图像以及所述目标样本图像的第二预测标注图像；

基于所述第一标注图像与所述第一预测标注图像之间的差异、所述第二标注图像与所述第二预测标注图像之间的差异，对所述图像标注模型进行训练，所述图像标注模型用于对所述目标域的图像进行标注。

在一种可能实现方式中，所述基于所述第一标注图像与所述第一预测标注图像之间的差异、所述第二标注图像与所述第二预测标注图像之间的差异，对所述图像标注模型进行训练之后，所述方法还包括：

调用训练后的图像标注模型，对目标域的目标图像进行标注，得到所述目标图像的标注图像。

另一方面，提供了一种图像标注装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取源域的第一样本图像、所述第一样本图像的第一标注图像及目标域的多个第二样本图像；

所述获取模块，还用于从所述多个第二样本图像中选取目标样本图像，获取所述目标样本图像的第二标注图像，所述目标样本图像为所述多个第二样本图像中，与所述第一样本图像之间具有最小相似度的第二样本图像；

标注模块，用于调用图像标注模型，分别对所述第一样本图像及所述目标样本图像进行标注，得到所述第一样本图像的第一预测标注图像以及所述目标样本图像的第二预测标注图像；

训练模块，用于基于所述第一标注图像与所述第一预测标注图像之间的差异、所述第二标注图像与所述第二预测标注图像之间的差异，对所述图像标注模型进行训练，所述图像标注模型用于对所述目标域的图像进行标注。

在一种可能实现方式中，所述装置还包括：