一种模型训练标签的处理方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种模型训练标签的处理方法、装置及电子设备，方法包括：获得第一图像；获得所述第一图像中至少一个对象的对象标签，所述对象标签用于对预设的教学训练模型进行训练；输出包含所述对象标签的所述第一图像，以使得所述第一图像中的所述对象标签能够被修改；在接收到针对所述对象标签的标签修改操作之后，利用修改后的对象标签对所述教学训练模型进行训练，以获得新的教学训练模型；其中，所述第一图像中所述对象的输出参数与修改后的对象标签相匹配。

【技术实现步骤摘要】
一种模型训练标签的处理方法、装置及电子设备
本申请涉及智能教育
，尤其涉及一种模型训练标签的处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着技术的发展，人工智能教育的应用越来越广泛。人工智能教育中关于训练模型的教学通常包含四个教学环节，如训练样本的标注环节、训练样本的特征提取环节、训练模型的训练环节以及训练模型的测试环节。目前只有针对训练样本的特征提取环节、训练模型的训练环节的可视化教学实现，无法对训练样本的标注环节实现可视化。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种模型训练标签的处理方法、装置及电子设备中，如下：一种模型训练标签的处理方法，包括：获得第一图像；获得所述第一图像中至少一个对象的对象标签，所述对象标签用于对预设的教学训练模型进行训练；输出包含所述对象标签的所述第一图像，以使得所述第一图像中的所述对象标签能够被修改；在接收到针对所述对象标签的标签修改操作之后，利用修改后的对象标签对所述教学训练模型进行训练，以获得新的教学训练模型；其中，所述第一图像中所述对象的输出参数与修改后的对象标签相匹配。上述方法，优选的，所述方法还包括：获得第二图像；将所述第二图像输入到所述教学训练模型，以输出图像测试数据，所述图像测试数据中包含所述教学训练模型对所述第二图像进行处理得到的测试对象及所述测试对象的对象属性。上述方法，优选的，所述测试对象的输出参数与其对象属性相匹配。上述方法，优选的，所述第一图像中的对象具有标签修改标识，所述标签修改标识用于提示所述对象处于能够进行标签修改的状态。上述方法，优选的，所述第一图像中的对象具有标签修改控件，所述标签修改控件用于接收针对所述对象的对象标签的标签修改操作。上述方法，优选的，获得所述第一图像中至少一个对象的对象标签，包括：对所述第一图像进行图像识别，以得到所述第一图像中的至少一个对象；获得所述对象的对象标签。一种模型训练标签的处理装置，包括：图像获得单元，用于获得第一图像；标签获得单元，用于获得所述第一图像中至少一个对象的对象标签，所述对象标签用于对预设的教学训练模型进行训练；图像输出单元，用于输出包含所述对象标签的所述第一图像，以使得所述第一图像中的所述对象标签能够被修改；操作接收单元，用于接收针对所述对象标签的标签修改操作；模型训练单元，用于利用修改后的对象标签对所述教学训练模型进行训练，以获得新的教学训练模型；其中，所述第一图像中所述对象的输出参数与修改后的对象标签相匹配。上述装置，优选的，所述图像获得单元还用于获得第二图像，其中，所述装置还包括：模型测试单元，用于将所述第二图像输入到所述教学训练模型，以输出图像测试数据，所述图像测试数据中包含所述教学训练模型对所述第二图像进行处理得到的测试对象及所述测试对象的对象属性。上述装置，优选的，所述标签获得单元具体用于：对所述第一图像进行图像识别，以得到所述第一图像中的至少一个对象；获得所述对象的对象标签。一种电子设备，包括：显示器；处理器，用于获得第一图像；获得所述第一图像中至少一个对象的对象标签，所述对象标签用于对预设的教学训练模型进行训练；由所述显示器输出包含所述对象标签的所述第一图像，以使得所述第一图像中的所述对象标签能够被修改；所述处理器还用于接收针对所述对象标签的标签修改操作，利用修改后的对象标签对所述教学训练模型进行训练，以获得新的教学训练模型；其中，所述第一图像中所述对象的输出参数与修改后的对象标签相匹配。由上述方案可知，本申请提供的一种模型训练标签的处理方法、装置及电子设备中，在获得到第一图像并获得到第一图像中所包含对象的对象标签之后，通过将这些能够对教学训练模型进行训练的对象标签进行输出，以使得这些对象标签能够被修改，进而在接收到针对这些对象标签的标签修改操作之后，可以利用修改后的对象标签对教学训练模型进行训练，以获得新的教学训练模型并且第一图像中对象的输出参数与修改后的对象标签相对应。由此，本申请中通过将包含参与模型训练的对象标签的第一图像进行输出，由此以便于为用户提供可以对参与模型训练的对象标签进行修改的教学体验，使得用户可以直观的体验到对象标签的修改以及模型的训练过程，从而改善用户的学习体验。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例一提供的一种模型训练标签的处理方法的实现流程图；图2-图3分别为本申请实施例的示例图；图4为本申请实施例一提供的一种模型训练标签的处理方法的部分流程图；图5-图9分别为本申请实施例的另一示例图；图10为本申请实施例二提供的一种模型训练标签的处理装置的结构示意图；图11为本申请实施例二提供的一种模型训练标签的处理装置的另一结构示意图；图12为本申请实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。参考图1，为本申请实施例一提供的一种模型训练标签的处理方法的实现流程图，该方法可以适用于能够进行图像处理以及输入输出处理的电子设备中，如具有输入输出装置的计算机或服务器等。本实施例中的技术方案主要用于实现可视化的模型训练标签的处理，以改善用户的学习体验。具体的，本实施例中的方法具体可以包括以下步骤：步骤101：获得第一图像。其中，第一图像可以为参与教学训练模型训练的样本图像，第一图像中可以包含有一个或多个对象，如鲜花、动物、人物、武器等对象，这些对象用于对教学训练模型进行训练，以使得教学训练模型能够对测试图像中所包含的对象进行相应的处理，如对象分类等。步骤102：获得第一图像中至少一个对象的对象标签。其中，本实施例中可以通过对第一图像进行图像识别处理，以得到第一图像中的一个或多个对象，例如，对第一图像进行花瓣特征识别，以识别出第一图像中的鲜花对象，或者，对第一图像进行人脸特征识别，以识别出第一图像中的人物对象，等等；之后，针对这些对象，获得每个对象的对象标签，例如，获得鲜花对象的花瓣数量标签、花瓣颜色标签、花瓣尺寸标签等中的任意一种或任意多种，再如，获得人物对象的脸型标签、身高标签、体型标签、动作标签等中的任意一种或任意多种。需要说明的是，这里的对象标签能够用于对预设的教学训练模型进行训练。其中，第一图像作为教学训练模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模型训练标签的处理方法，包括：/n获得第一图像；/n获得所述第一图像中至少一个对象的对象标签，所述对象标签用于对预设的教学训练模型进行训练；/n输出包含所述对象标签的所述第一图像，以使得所述第一图像中的所述对象标签能够被修改；/n在接收到针对所述对象标签的标签修改操作之后，利用修改后的对象标签对所述教学训练模型进行训练，以获得新的教学训练模型；/n其中，所述第一图像中所述对象的输出参数与修改后的对象标签相匹配。/n

【技术特征摘要】
1.一种模型训练标签的处理方法，包括：
获得第一图像；
获得所述第一图像中至少一个对象的对象标签，所述对象标签用于对预设的教学训练模型进行训练；
输出包含所述对象标签的所述第一图像，以使得所述第一图像中的所述对象标签能够被修改；
在接收到针对所述对象标签的标签修改操作之后，利用修改后的对象标签对所述教学训练模型进行训练，以获得新的教学训练模型；
其中，所述第一图像中所述对象的输出参数与修改后的对象标签相匹配。


2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
获得第二图像；
将所述第二图像输入到所述教学训练模型，以输出图像测试数据，所述图像测试数据中包含所述教学训练模型对所述第二图像进行处理得到的测试对象及所述测试对象的对象属性。


3.根据权利要求2所述的方法，所述测试对象的输出参数与其对象属性相匹配。


4.根据权利要求1或2所述的方法，所述第一图像中的对象具有标签修改标识，所述标签修改标识用于提示所述对象处于能够进行标签修改的状态。


5.根据权利要求4所述的方法，所述第一图像中的对象具有标签修改控件，所述标签修改控件用于接收针对所述对象的对象标签的标签修改操作。


6.根据权利要求1或2所述的方法，获得所述第一图像中至少一个对象的对象标签，包括：
对所述第一图像进行图像识别，以得到所述第一图像中的至少一个对象；
获得所述对象的对象标签。


7.一种模型训练标签的处理装置，包括：
图像获得单元，用于获得第...

【专利技术属性】
技术研发人员：张印帅，姜馨，张柳新，
申请(专利权)人：北京联想软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11