深度学习是人工智能研究领域里取得的关键性成就之一,在图像处理领域应用广泛。基于深度学习的模型需要大量已经标注好的图像数据集进行训练,但当前大多数据集都是靠手工标注,标注成本高且效率低,存在费时耗力的问题。因此,针对图像的自动标注方法及工具软件研究对于促进深度学习模型建模的发展具有重要意义。本文介绍了深度学习的理论以及图像标注技术分类,基于水稻病斑图像研究了图像标注模型的建模方法,进一步依托小样本学习方法,开发了基于农业图像的图像自动标注系统。具体工作如下:（1）图像数据集划分和预处理。本文将农业图像数据集划分为训练集和测试集,同时,采用不同的数据增强方法对图像进行预处理,包括翻转、旋转、裁剪、变形、缩放等各类图像增强方法研究,以及图像归一化方法,为模型训练提供了大量的图像数据。研究证明,数据集的划分比例、数据增强和图像归一化方法可以加快模型训练速度,并且可以增强模型的泛化能力。（2）研究了基于YOLOv5的改进型模型结构。为了提升模型在小样本条件下深度学习模型对病斑图像的标注能力,本文将YOLOv5模型结构改进为YOLOv5-TR-Bi FPN模型结构。将Bi FPN和Vi T融入到YOLOv5-TR-Bi FPN结构中,增强了YOLOv5-TR-Bi FPN模型的感受野和对目标的精确定位能力,采用CIOU计算Loss和NMS提高目标框的准确度。实验结果表明,YOLOv5-TR-Bi FPN模型平均准确率达到了73%,相比YOLOv5s提高了3.8%,且对水稻病斑图像中的小病斑和密集病斑获得良好的标注效果。在30张、10张、5张水稻稻瘟病图像数据下测试,YOLOv5-TR-Bi FPN模型在30张图像的数据集上的m AP达到89.6%,且快速收敛,证明YOLOv5-TR-Bi FPN模型在小样本的情况下能够对病斑图像进行快速标注。（3）研究开发了基于农业图像的自动标注系统。为解决当前缺少一种能实现农业图像自动标注的专业软件的问题,本研究基于水稻病斑图像的自动标注模型,采用Python+Py Qt5+Flask的开发架构设计了基于农业图像的自动标注系统,实现图形界面的开发和服务端接口的开发,完成了客户端和服务端交互协作的需求。以前后端结合的方式实现了图像标注模型的训练和大量图像的自动标注。该系统的图形化界面操作步骤简单直观,改善了手动标注图像费时费力的缺点,实现了针对农业图像的自动标注。采用葡萄黑腐病图像测试和统计,标注准确率达到97.73%,漏标率2.14%,错标率0.13%,证明该系统可以在小样本的情况下能够对农业图像进行准确自动标注。