本发明公开了图像标注方法及装置，该方法包括：接收目标深度学习模型对未标注的样本图像的预测结果，基于预测结果筛选出若干样本图片的预测标签，作为训练标注图像；获取训练标注图像的多尺度图像金字塔，复制为两份；对其中一份的多尺度图像金字塔执行第一数据处理，得到第一图像，并对另一份的多尺度图像金字塔执行与第一数据处理不同的第二数据处理或不执行处理，得到第二图像；将第一图像和第二图像输入至目标深度学习模型，得到相应的第一预测标签和第二预测标签，计算相应的损失函数，对目标深度学习模型进行迭代更新。本发明能够充分利用原目标深度学习模型输出的标注数据，在减少标注成本的同时，提高标注数据的精度。