一种图片的标注方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图片处理技术领域，提供一种图片的标注方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括步骤：根据分类算法模型对获取到的图片进行分类标注，得到不同类型的图片数据集；将所述图片数据集对与所述图片数据集相同类型的模型进行训练，得到所述模型的模型阈值；若所述模型的模型阈值未达到预先设置的阈值，则创建与所述模型对应的任务接口选取新的图片数据集进行重新训练，直至所述模型的模型阈值达到所述预先设置的阈值时，停止对达到所述预先设置的阈值的模型训练。本发明专利技术能够降低人工成本、提高对图片的标注效率。

【技术实现步骤摘要】
一种图片的标注方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及图片处理
，尤其涉及一种图片的标注方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
在现有技术中，图像识别技术在对图像中的信息进行识别或者基于多个图片进行模型训练之前，往往要对待识别的信息进行标注处理，且需要大量的人力进行标注，由于通过人力进行标注存在较大的主观性，通常会对结果造成较大的偏差，进而导致标注质量难以保证，对人力记性前期的培训也需要大量的资源。可见，现有技术中，对图片进行标注存在人工标注成本高、效率低的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图片的标注方法、装置、电子设备及存储介质，能够降低人工成本、提高对图片的标注效率。第一方面，本专利技术实施例提供一种图片的标注方法，包括以下步骤：根据分类算法模型对获取到的图片进行分类标注，得到不同类型的图片数据集；将所述图片数据集对与所述图片数据集相同类型的模型进行训练，得到所述模型的模型阈值；若所述模型的模型阈值未达到预先设置的阈值，则创建与所述模型对应的任务接口选取新的图片本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图片的标注方法，其特征在于，包括以下步骤：/n根据分类算法模型对获取到的图片进行分类标注，得到不同类型的图片数据集；/n将所述图片数据集对与所述图片数据集相同类型的模型进行训练，得到所述模型的模型阈值；/n若所述模型的模型阈值未达到预先设置的阈值，则创建与所述模型对应的任务接口选取新的图片数据集进行重新训练，直至所述模型的模型阈值达到所述预先设置的阈值时，停止对达到所述预先设置的阈值的模型训练。/n

【技术特征摘要】
1.一种图片的标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据分类算法模型对获取到的图片进行分类标注，得到不同类型的图片数据集；
将所述图片数据集对与所述图片数据集相同类型的模型进行训练，得到所述模型的模型阈值；
若所述模型的模型阈值未达到预先设置的阈值，则创建与所述模型对应的任务接口选取新的图片数据集进行重新训练，直至所述模型的模型阈值达到所述预先设置的阈值时，停止对达到所述预先设置的阈值的模型训练。


2.如权利要求1所述的图片的标注方法，其特征在于，所述将所述图片数据集对与所述图片数据集相同类型的模型进行训练，得到所述模型的模型阈值的步骤具体包括：
选择新建或选取已创建的与所述图片数据集对应的数据通道；
将所述数据通道中的图片数据集、预先配置的模型及函数添加到与所述数据通道对应的训练框中进行训练，计算出所述数据通道中的图片数据集对应的模型的模型阈值。


3.如权利要求1所述的图片的标注方法，其特征在于，所述若所述模型的模型阈值未达到预先设置的阈值，则创建与所述模型对应的任务接口选取新的图片数据集进行重新训练的步骤具体包括:
判断所述图片数据集对应的模型的模型阈值是否达到预先设置的阈值；
若未达到，则触发数字光处理创建与所述模型对应的任务接口，选取所述新的图片数据集对未达到所述预先设置的阈值的模型创建新的标注任务；
将所述新的标注任务分类标注，直至所述新的标注任务中与未达到所述预先设置的阈值的模型对应的模型阈值达到所述预先设置的阈值时，停止对达到所述预先设置的阈值的模型训练。


4.如权利要求3所述的图片的标注方法，其特征在于，所述判断所述图片数据集对应的模型的模型阈值是否达到预先设置的阈值的步骤具体包括：
判断多个所述图片数据集对应的模型的模型阈值是否达到所述预先设置的阈值；
若检测到多个模型阈值中只有部分达到所述预先设置的阈值，则暂停对达到所述预先设置的阈值的模型继续标注，并将未达到所述预先设置的阈值的模型阈值对应的模型基于所述新的标注任务进行重新训练。


5.如权利要求1所述的图片的标注方法，其特征在于，所述根据分类算法模型对获取到的图片进行分类标注，得到不同类型的图片数据集的步骤包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李楠楠，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44