本发明公开了一种针对目标检测或目标分割的图像标注结果的自动检测方法，该方法包括：步骤1：对于目标检测或者目标分割任务，所有目标类别总数量记为n，基于预先设定的标注规范，对选取的图像进行标注和审核，使得每张图像的标注结果满足预先设定的标注规范；步骤2：对每个类别，分别训练对应的单分类神经网络模型，步骤3，在标注阶段对标注结果进行自动检测对类别的每个标注结果I，使用模型评估I的得分，对于得分低于阈值的标注结果，记录为不符合标注规范的标注结果，进行重新标注。通过在标注过程中，对每个类别的图像数据，训练生成描述该类别图像数据特征的单分类模型，并使用训练出的单分类模型，对后续的标注结果进行检测，自动识别出标注不符合规范的标注结果，大大提高图像标注的检测效率，提升了图像标注的质量。