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龙图腾网获悉广州敏视数码科技有限公司申请的专利一种图像数据标注方法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：CN119888321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411944205.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像数据标注方法是由詹宏鑫;王玲;石锡敏设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像数据标注方法在说明书摘要公布了：本发明公开的图像数据标注方法，包括将集成模型计算得到的图像数据每个类别的概率分布值与训练模型计算得到的图像数据每个类别的概率分布值进行计算得到第一概率分布平均值；将在数据增强后的图像数据在集成模型计算出的图像数据每个类别的概率分布值与在训练模型计算出的图像数据每个类别的概率分布值进行计算得到第二概率分布平均值与第一概率分布平均值进行计算得到第三概率分布平均值；根据第三概率分布平均值中概率最大的类别选取对应的类激活图，由训练好的CAM模型，判断类激活图数据是否匹配对应类别数据的分布，匹配则赋予匹配的标记，保留该图像数据，根据第三概率分布平均值最大的类别对保留的图像数据赋予标签回传训练模型进行迭代。

本发明授权一种图像数据标注方法在权利要求书中公布了：1.一种图像数据标注方法，包括以下步骤： S1、将标注好类别的图像数据输入训练模型进行训练，通过训练好的训练模型计算出图像数据每个类别的概率分布值； S2、利用测试图像数据计算出图像数据每个类别的概率分布值，对训练模型进行测试评估； S3、测试评估不通过，则收集新的图像数据，对新收集的图像数据进行数据筛选； S4、对筛选后数据传回训练模型进行标注，通过训练好的训练模型计算出图像数据每个类别的概率分布值； S5、将S1标注好类别的图像数据输入多个与训练模型结构、参数量不同的集成模型，对集成模型进行训练，利用S3筛选后的图像数据传回训练好的集成模型，计算图像数据每个类别的概率分布值； S6、将S1标注好类别的图像数据输入至训练模型中，在训练模型内的指定层输出图像数据每个类别对应的类激活图，并将每个类别对应的类激活图输入至CAM模型，对CAM模型进行训练； S7、集成模型校正：将集成模型在S5计算得到的图像数据每个类别的概率分布值与训练模型在S4计算得到的图像数据每个类别的概率分布值进行计算得到第一概率分布平均值； S8、一致性正则化校正：对新收集的图像数据进行数据增强处理，将数据增强后的图像数据通过训练好的训练模型计算出图像数据每个类别的概率分布值，同时，也将数据增强后的图像数据通过训练好的集成模型计算出图像数据每个类别的概率分布值； S9、一致性正则化校正：将在S8中集成模型计算出的图像数据每个类别的概率分布值与训练模型计算出的图像数据每个类别的概率分布值进行计算得到第二概率分布平均值，将第二概率分布平均值与第一概率分布平均值进行计算得到第三概率分布平均值； S10、CAM模型校正：利用S3筛选的图像数据在训练模型指定层输出每个类别的类激活图，并根据第三概率分布平均值中概率最大的类别选取对应的类激活图，传给训练好的CAM模型，由训练好的CAM模型，判断类激活图数据是否匹配对应类别数据的分布，匹配则赋予匹配的标记，不匹配则赋予不匹配的标记，将匹配的标记的图像数据进行保留，反之，则舍弃； S11、根据第三概率分布平均值最大的类别对保留的图像数据赋予标签，并将其传给训练模型返回S1进行迭代。

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