图像数据自动标注方法、设备、存储介质及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像数据自动标注方法、设备、存储介质及装置，本发明专利技术通过遍历待标注数据集中目标数据子集；基于预设探测点通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注；根据标注结果迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注。由于本发明专利技术通过预设探测点和预设标注模型对数据进行标注的同时完成探测精度优化，相较于现有技术中人工数据标注方法存在依赖人工处理导致效率不高、人工标注错误导致影响算法的训练学习与优化等不足，本发明专利技术实现了降低依靠人工进行标注的工作量，也降低了人工标注导致数据标注出错的概率。标注出错的概率。标注出错的概率。

【技术实现步骤摘要】
图像数据自动标注方法、设备、存储介质及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像数据自动标注方法、设备、存储介质及装置。

技术介绍

[0002]目前大量采用的数据标注方式是以人工标注为主，即由人工识别原始数据然后打上标签，然后拿去训练人工智能算法模型。按此方式发展起来的数据标注行业是劳动密集型行业：数据标注员一般借助标注工具，通过几个固定的步骤给数据打上标记，数据一般为图片、视频、文本等，通过不断地拉框、标点等操作对人工智能学习数据进行加工即可。
[0003]然而上述数据标注方式存在依赖人工处理、效率不高以及人工标注错误导致算法训练提升不高等短板。对于专注人工智能算法研发的企业而言，要么通过外包、要么购买已标注的数据集来实现数据标注，都需要花费较高的成本。在人工智能技术不断发展的同时，作为人工智能的上游基础行业，数据标注也伴随着人工智能开始了产业升级，用人工智能实现对数据的自动标注已经成为了行业发展与提升的重要方式。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种图像数据自动标注方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中人工数据标注方法存在依赖人工处理导致效率不高、人工标注错误导致影响算法的训练学习与优化等不足的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种图像数据自动标注方法，所述图像数据自动标注方法包括以下步骤：
[0007]遍历待标注数据集中目标数据子集；
[0008]基于预设探测点通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注；
[0009]根据标注结果迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注。
[0010]可选地，所述基于预设探测点通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注的步骤，包括：
[0011]按照预设排序条件轮询预设探测点对应的探测精度；
[0012]根据所述探测精度通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注。
[0013]可选地，所述根据标注结果迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注的步骤，包括：
[0014]按照所述预设排序条件统计标注结果中标注错误的数据，并对出错的数据标注进行修正，获得修正后的标注数据；
[0015]基于修正后的标注数据对所述预设标注模型进行训练，获得训练后的标注模型；
[0016]基于训练后的标注模型和所述标注错误的数据迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注。
[0017]可选地，所述基于修正后的标注数据对所述预设标注模型进行训练，获得训练后的标注模型的步骤，包括：
[0018]基于修正后的标注数据对所述预设标注模型进行训练，并检测预设探测点是否完成目标数据子集的标注；
[0019]根据检测结果输出训练后的标注模型。
[0020]可选地，所述基于训练后的标注模型和所述标注错误的数据迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注的步骤，包括：
[0021]根据所述标注错误的数据和预设优化条件迭代修正所述预设探测点的探测精度；
[0022]根据修正后的探测精度以及所述训练后的预设标注模型对所述待标注数据集中其他数据子集进行标注，直至完成对所述待标注数据集的数据标注。
[0023]可选地，所述根据修正后的探测精度以及所述训练后的预设标注模型对所述待标注数据集中其他数据子集进行标注，直至完成对所述待标注数据集的数据标注的步骤，包括：
[0024]根据修正后的探测精度以及所述训练后的预设标注模型对所述待标注数据集中其他数据子集进行标注，并检测当前数据子集是否是为最末数据子集；
[0025]根据目标检测结果完成对所述待标注数据集的数据标注。
[0026]可选地，所述遍历待标注数据集中目标数据子集的步骤，包括：
[0027]获取所述待标注数据集的数据量信息；
[0028]根据所述数据量信息以及预设探测点数量遍历待标注数据集中目标数据子集。
[0029]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种图像数据自动标注设备，所述图像数据自动标注设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像数据自动标注程序，所述图像数据自动标注程序配置为实现如上文所述的图像数据自动标注的步骤。
[0030]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有图像数据自动标注程序，所述图像数据自动标注程序被处理器执行时实现如上文所述的图像数据自动标注方法的步骤。
[0031]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种图像数据自动标注装置，所述图像数据自动标注装置包括：
[0032]数据提取模块，用于遍历待标注数据集中目标数据子集；
[0033]数据标注模块，用于基于预设探测点通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注；
[0034]迭代优化模块，用于根据标注结果迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注。
[0035]本专利技术通过遍历待标注数据集中目标数据子集；基于预设探测点通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注；根据标注结果迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注。由于本专利技术通过预设探测点和预设标注模型对数据进行标注的同时完成探测精度优化，相较于现有技术中人工数据标注方法存在依赖人工
处理导致效率不高、人工标注错误导致影响算法的训练学习与优化等不足，本专利技术实现了降低依靠人工进行标注的工作量，也降低了人工标注导致数据标注出错的概率。
附图说明
[0036]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的图像数据自动标注设备的结构示意图；
[0037]图2为本专利技术图像数据自动标注方法第一实施例的流程示意图；
[0038]图3为本专利技术图像数据自动标注方法第二实施例的流程示意图；
[0039]图4为本专利技术图像数据自动标注方法第二实施例的工作流程示意图；
[0040]图5为本专利技术图像数据自动标注装置第一实施例的结构框图。
[0041]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0042]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0043]参照图1，图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的图像数据自动标注设备结构示意图。
[0044]如图1所示，该图像数据自动标注设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像数据自动标注方法，其特征在于，所述图像数据自动标注方法包括以下步骤：遍历待标注数据集中目标数据子集；基于预设探测点通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注；根据标注结果迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注。2.如权利要求1所述的图像数据自动标注方法，其特征在于，所述基于预设探测点通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注的步骤，包括：按照预设排序条件轮询预设探测点对应的探测精度；根据所述探测精度通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注。3.如权利要求2所述的图像数据自动标注方法，其特征在于，所述根据标注结果迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注的步骤，包括：按照所述预设排序条件统计标注结果中标注错误的数据，并对出错的数据标注进行修正，获得修正后的标注数据；基于修正后的标注数据对所述预设标注模型进行训练，获得训练后的标注模型；基于训练后的标注模型和所述标注错误的数据迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注。4.如权利要求3所述的图像数据自动标注方法，其特征在于，所述基于修正后的标注数据对所述预设标注模型进行训练，获得训练后的标注模型的步骤，包括：基于修正后的标注数据对所述预设标注模型进行训练，并检测预设探测点是否完成目标数据子集的标注；根据检测结果输出训练后的标注模型。5.如权利要求3所述的图像数据自动标注方法，其特征在于，所述基于训练后的标注模型和所述标注错误的数据迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注的步骤，包括：根据所述标注错误的数据和预设优化条件迭代修正所述预设探测点的探测精度；根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：张倩，邓林忠，吴斌，林铮扬，
申请(专利权)人：深圳杉谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：