本發(fā)明提供用于獲得高精密度的對待利用于學習神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練圖像進行自動標注(auto?labeling)的方法，包括：步驟(a)，自動標注裝置使元感興趣區(qū)域(ROI，Region Of Interest)檢測網(wǎng)絡輸出特征地圖，獲得特定訓練圖像上的對象根據(jù)各個位置進行分組的n個當前元感興趣區(qū)域；以及步驟(b)，自動標注裝置通過在特定訓練圖像上對與n個當前元感興趣區(qū)域相對應的區(qū)域進行裁剪(crop)來生成n個加工圖像，使對象檢測網(wǎng)絡分別輸出具有分別與n個加工圖像有關的各個邊界框的n個所自動標注的加工圖像，通過合并n個所自動標注的加工圖像來生成所自動標注的特定訓練圖像。方法可利用使用策略梯度算法(policy gradient algorithm)的強化學習、在線學習、連續(xù)學習及超參數(shù)學習來執(zhí)行。