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龙图腾网获悉零束科技有限公司申请的专利图像标注模型训练方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115050002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210809767.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权图像标注模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由祝露;邵全全;张松;严玮;别晓芳;王汉超设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像标注模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种图像标注模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，该图像标注模型训练方法包括：获取包括至少两个待标注图像的待标注数据集；确定待标注数据集中待标注图像之间的相似度；通过待训练的第一标注模型分别对待标注数据集中的每个待标注图像进行标注，获得每个待标注图像的第一标注结果；根据待标注图像之间的相似度和每个待标注图像的第一标注结果，确定样本子集；通过样本子集包括的各待标注图像及相对应的人工标注结果，对第一标注模型进行训练。应用本申请方案，可以解决算法辅助人工标注时算法标注效果差的问题，充分利用数据集中的已标注数据，提高了算法标注效果。

本发明授权图像标注模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像标注模型训练方法，其特征在于，包括： 获取包括至少两个待标注图像的待标注数据集； 确定所述待标注数据集中所述待标注图像之间的相似度； 通过待训练的第一标注模型分别对所述待标注数据集中的每个待标注图像进行标注，获得每个所述待标注图像的第一标注结果，其中，所述第一标注模型用于对图像中的目标对象进行标注； 根据所述待标注图像之间的相似度和每个所述待标注图像的第一标注结果，确定样本子集，其中，所述样本子集包括至少两个所述待标注图像，所述样本子集中各所述待标注图像之间的相似度小于相似度阈值，且所述样本子集中每个所述待标注图像的第一标注结果的准确度小于准确度阈值； 获取所述样本子集中每个待标注图像对应的人工标注结果； 通过所述样本子集包括的各待标注图像及相对应的所述人工标注结果，对所述第一标注模型进行训练； 分别计算每个所述待标注图像的第一标注结果的准确度，包括：分别确定每个所述待标注图像的概率分布图，其中，所述概率分布图用于指示相对应的所述待标注图像中每个像素点包含于目标对象的图像的概率；分别确定每个所述待标注图像的候选框叠加图，其中，所述候选框叠加图由至少两个候选框叠加形成，所述候选框用于指示所述待标注图像中候选对象所处的区域，所述第一标注模型在标注过程中输出所述第一标注结果、所述概率分布图和所述候选框叠加图； 针对每个所述待标注图像，计算该待标注图像对应的所述概率分布图和所述候选框叠加图的交并比，并根据所述交并比确定该待标注图像的所述第一标注结果的准确度。

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