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文档简介

本申请公开了一种拉框自动贴边的图像标所述标注图像中标注框位于所述拉框标注的拉2将拉框标注后的目标图像输入训练好的图像语义分割模型得到所述目标图像的标注获取数据集；所述数据集包括多张图片以及各图片的标注图像对所述数据集中的图片以及标注图像均依次进行图像归一化处理和数据增强处理得5.一种拉框自动贴边的图像标注装置，其标注模块，用于将拉框标注后的目标图像输入训练好的图像语扩充子模块，用于对所述数据集中的图片以及标注图像均依次进3理器执行时实现权利要求1_4中任一项所述的拉框自动贴边的图像4[0006]所以现在需要一种能够解决图像标注项目中拉框标注误差大、多边形标注不规5算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的拉框自动处理器执行时实现上述中任一项所述的拉框自动贴边的图[0020]在一个示例性的实施例中，如图1所示，提供了一种拉框自动贴边的图像标注方6[0023]步骤203：将拉框标注后的目标图像输入训练好的图像语义分割模型得到所述目[0025]实施上述的步骤201至步骤203，本申请可解决图像标注项目中拉框标注误差大、[0026]本申请另一个示例性的实施例中，所述图像语义分割模型为DeepLabv3+模型。[0027]编码器部分由主干网络和空洞空间卷积池化金字塔(atrousspatialpyramidRate这样就能让每个卷积核拥有不同的感受野。这些空洞卷积以并行的方式作用于输入像的背景或场景信息。全局平均池化会将整个特征图中的信息汇总为一个单一的全局特Normalization）和激活函数（如ReLUASPP模块不同分支生成的特征图会通过拼接保这些特征能够被后续的层有效利用。[0031]DeepLabv3模型虽然通过空洞卷积和ASPP模块捕获了丰富的多尺度上下文信息，78像标注装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于拉框自动贴边的图像标注方法的限于对所述数据集中的图片以及标注图像均依次进行图像归一化处理和数据增强处理得到9机程序被处理器执行时实现上述各方法实施通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read_取存储器（StaticRandomAccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic[0062]本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据

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