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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利利用生成对抗网络自动生成高质量标注数据的方法和系统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：CN119810557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510013219.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权利用生成对抗网络自动生成高质量标注数据的方法和系统是由李圣伟;仵夺;李彬;贾荫鹏设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用生成对抗网络自动生成高质量标注数据的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种利用生成对抗网络自动生成高质量标注数据的方法和系统，涉及数据标注技术领域，方法包括：进行数据采集与增强；构建生成对抗网络；利用小规模标注数据初步训练生成对抗网络的生成器与判别器；循环交替训练生成器和判别器，并根据判别器对生成数据标注准确性的评估进行标注优化，通过不断调整网络参数和优化损失函数，使生成器和判别器在训练过程中逐渐达到平衡状态；使用训练好的生成对抗网络对采集数据进行标注，并将标注后数据用于训练下游的机器学习模型。本发明能够生成接近人工标注质量的高质量标注数据，减少对人工标注数据的需求，不限于应用到自动驾驶、医疗影像分析、智能监控等具有大规模数据标注需求的领域。

本发明授权利用生成对抗网络自动生成高质量标注数据的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种利用生成对抗网络自动生成高质量标注数据的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、进行数据采集与增强； S2、构建生成对抗网络； S3、利用小规模标注数据初步训练生成对抗网络的生成器与判别器，使生成器能够生成带有初步标注的合成数据，使判别器能够辨别生成的标注数据与真实标注数据之间的差异；这一过程具体包括： S3.1、选取部分训练数据进行人工标注，记作数据集X＝{x1,y1,x1,y2,...,xn,yn}，其中xi是输入数据，yi是真实标注数据； S3.2、生成器G是一种基于神经网络的模型，以数据集X中的未标注数据x作为生成器G的输入，生成器G首先输出生成的标注然后通过预先定义的标注损失函数计算生成的标注与真实标注yi之间的损失，再后通过最小化这个标注损失不断调整自身的网络参数，从而逐渐学习到如何生成更准确的初步标注； S3.3、判别器D是一种基于神经网络的模型，以成对的数据x,y和作为判别器D的输入，其中，x,y表示输入数据和真实标注组成的对，表示输入数据和生成器生成的标注组成的对；判别器D通过预先定义的真实性损失函数最大化真实标注概率、最小化生成标注被判断为真实的概率，从而输出一个损失函数值D＝x,y，损失函数值D＝x,y表示输入的标注是真实标注的概率； 在执行步骤S3.2和S3.3的过程中，使用梯度下降法分别优化生成器的标注损失函数和判别器的真实性损失函数；在优化生成器损失函数时，以生成器的标注损失为目标，计算关于生成器网络参数的梯度，然后依据梯度下降策略更新生成器的参数；在优化判别器损失函数时，以判别器的判别损失为目标，计算关于判别器网络参数的梯度，进而按照梯度下降策略调整判别器的参数； S4、循环交替训练生成器和判别器，并根据判别器对生成数据标注准确性的评估进行标注优化，通过不断调整网络参数和优化损失函数，使生成器和判别器在训练过程中逐渐达到平衡状态； S5、使用完成训练的生成对抗网络对采集数据进行标注，并将标注后数据用于训练下游的机器学习模型。

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