预标注筛选方法及相关装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请公开了一种预标注筛选方法及相关装置、设备和介质，预标注筛选方法包括：获取标注任务中各个样本图像内若干种标注对象的预标注框；获取各种标注对象的预标注框至少关于交并比的目标范围；滤除样本图像中不在所属标注对象对应目标范围内的预标注框；选择至少部分经预标注筛选的样本图像，得到抽检图集；响应于抽检图集关于预标注框的标注质量满足预设条件，传输标注任务中经预标注筛选的样本图像至标注终端，以供标注终端对样本图像进行标注。上述方案，能够提升预标注筛选的适用范围。能够提升预标注筛选的适用范围。能够提升预标注筛选的适用范围。

【技术实现步骤摘要】
预标注筛选方法及相关装置、设备和介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种预标注筛选方法及相关装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]在计算机视觉领域，图像标注一直是一个重要任务。例如，含有标注框的样本图像通常是图像分割、目标检测等网络模型训练时所亟需的。
[0003]目前，由于标注任务的复杂度和耗时性，传统的人工标注方法已经无法满足大规模数据集上的需求。由此，自动化标注和半自动化标注逐渐成为研究热点。现有技术依赖于标注的从属关系（如对车牌的标注从属于对车辆的标注），通过标注间的从属关系对错误标注进行筛选。但是，这种方式的使用范围受到极大制约，如若标注间实际并不存在从属关系，则无法对错误标注进行筛选。有鉴于此，如何提升预标注筛选的适用范围，成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请主要解决的技术问题是提供一种预标注筛选方法及相关装置、设备和介质，能够提升预标注筛选的适用范围。
[0005]为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种预标注筛选方法，包括：获取标注任务中各个样本图像内若干种标注对象的预标注框；获取各种标注对象的预标注框至少关于交并比的目标范围；滤除样本图像中不在所属标注对象对应目标范围内的预标注框；选择至少部分经预标注筛选的样本图像，得到抽检图集；响应于抽检图集关于预标注框的标注质量满足预设条件，传输标注任务中经预标注筛选的样本图像至标注终端，以供标注终端对样本图像进行标注。
[0006]为了解决上述问题，本申请第二方面提供了一种预标注筛选装置，包括：预标注获取模块、范围设置模块、预标注滤除模块、预标注抽检模块和样本传输模块，预标注获取模块，用于获取标注任务中各个样本图像内若干种标注对象的预标注框；范围设置模块，用于获取各种标注对象的预标注框至少关于交并比的目标范围；预标注滤除模块，用于滤除样本图像中不在所属标注对象对应目标范围内的预标注框；预标注抽检模块，用于选择至少部分经预标注筛选的样本图像，得到抽检图集；样本传输模块，用于响应于抽检图集关于预标注框的标注质量满足预设条件，传输标注任务中经预标注筛选的样本图像至标注终端，以供标注终端对样本图像进行标注。
[0007]为了解决上述问题，本申请第三方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，存储器存储有程序指令，处理器用于执行程序指令以实现上述第一方面中的预标注筛选方法。
[0008]为了解决上述问题，本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器运行的程序指令，程序指令用于实现上述第一方面中的预标注筛选方法。
[0009]上述方案，获取标注任务中各个样本图像内若干种标注对象的预标注框，并获取各种标注对象的预标注框至少关于交并比的目标范围，从而滤除样本图像中不在所属标注对象对应目标范围内的预标注框，基于此再选择至少一部分经预标注筛选的样本图像，得到抽检图集，进而响应于抽检图集关于预标注框的标注质量满足预设条件，传输标注任务中经预标注筛选的样本图像至标注终端，以供标注终端对样本图像进行标注，故通过获取至少关于交并比的目标范围对样本图像的预标注框进行筛选，能够不再依赖于标注间的从属关系，即使标注间实际不存在从属关系也能够适用，有助于提升预标注筛选的适用范围。
附图说明
[0010]图1是本申请预标注筛选方法一实施例的流程示意图；图2是审核界面一实施例的示意图；图3是本申请预标注筛选方法另一实施例的流程示意图；图4是本申请预标注筛选装置一实施例的框架示意图；图5是本申请电子设备一实施例的框架示意图；图6是本申请计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。
具体实施方式
[0011]下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
[0012]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。
[0013]本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。
[0014]请参阅图1，图1是本申请预标注筛选方法一实施例的流程示意图。具体而言，可以包括如下步骤：步骤S11：获取标注任务中各个样本图像内若干种标注对象的预标注框。
[0015]本公开实施例中，标注任务可以包括至少一个标注类型，标注类型可以自行设置。以交通场景为例，标注类型具体可以包括但不限于：车辆、行人、信号灯。示例性地，在标注任务包含标注类型“车辆”的情况下，可以获取样本图像内属于标注类型“车辆”的标注对象的预标注框；或者，在标注任务包含标注类型“行人”的情况下，可以获取样本图像内属于标注类型“行人”的标注对象的预标注框；或者，在标注任务包含标注类型“车辆”和“行人”的情况下，可以获取样本图像内属于标注类型“行人”的标注对象的预标注框和属于标注类型“车辆”的标注对象的预标注框。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
[0016]在一个实施场景中，预标注框可以由预设算法对样本图像进行检测得到。预设算法可以包括但不限于：结构化算法、目标识别算法等，在此不做限定。
[0017]在一个实施场景中，本公开实施例具体可以由管理终端执行，且管理终端可以与服务器通信连接，且服务器上可以运行有预设算法，以在服务器对样本图像进行预标注，并由服务器将标注数据发送至管理终端。
[0018]步骤S12：获取各种标注对象的预标注框至少关于交并比的目标范围。
[0019]需要说明的是，每种标注对象的预标注框关于交并比的目标范围，表征该种标注对象的预标注框关于交并比的合理范围（或理论范围）。具体地，交并比可以为预标注框与样本图像的交集（即预标注框自身）、预标注框与样本图像的并集（即样本图像自身）之间的面积之比。
[0020]在一个实施场景中，管理人员可以在管理终端对每种标注对象分别设置关于交并比的目标范围。示例性地，在标注任务包含“车辆”和“行人”两种标注对象的情况下，管理人员可以为标注类型“车辆”的预标注框设置一个关于交并比的目标范围，并为标注类型“行人”的预标注框设置一个关于交并比的目标范围。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
[0021]在另一个实施场景中，以前述指标包含交并比为例，在得到预标注框之后，对于各种标注对象，可以基于标注对象的预标注框关于交并比的数值分布，选择至少部分样本图像作为标注对象设置目标范围的参考图像，并响应于表征为标注对象设置目标范围的第一指令，显示标注对象的参考图像以及参考图像中标注对象的预设标注框，从而可以获取管理人员为该标注对象的预标注框关于交并比所设置的目标范围。在前述指标包括高度、宽度等情况下，可以以此类推，以实现分别为各种指标设置相应的目标范围，在此不再一一举例。上述方式，先本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预标注筛选方法，其特征在于，包括：获取标注任务中各个样本图像内若干种标注对象的预标注框；获取各种所述标注对象的预标注框至少关于交并比的目标范围；滤除所述样本图像中不在所属所述标注对象对应所述目标范围内的预标注框；选择至少部分经预标注筛选的样本图像，得到抽检图集；响应于所述抽检图集关于所述预标注框的标注质量满足预设条件，传输所述标注任务中经所述预标注筛选的样本图像至标注终端，以供所述标注终端对所述样本图像进行标注。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取标注任务中各个样本图像内若干种标注对象的预标注框之后，以及在所述获取各种所述标注对象的预标注框至少关于交并比的目标范围之前，所述方法还包括：对于各种所述标注对象，基于所述标注对象的预标注框关于所述交并比的数值分布，选择至少部分所述样本图像作为所述标注对象设置所述目标范围的参考图像；响应于表征为所述标注对象设置所述目标范围的第一指令，显示所述标注对象的参考图像以及所述参考图像中所述标注对象的预标注框；所述获取各种所述标注对象的预标注框至少关于交并比的目标范围，包括：获取管理人员为所述标注对象的预标注框关于所述交并比所设置的目标范围。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述标注对象的预标注框关于所述交并比的数值分布，选择至少部分所述样本图像作为所述标注对象设置所述目标范围的参考图像，包括：划分所述数值分布，得到若干第一区间；在各个所述第一区间，选取所述预标注框的交并比位于所述第一区间内的样本图像，作为所述标注对象设置所述目标范围的参考图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述第一指令，所述方法还包括：显示所述参考图像中所述标注对象的预标注框关于所述交并比的第一数值；其中，所述标注对象的预标注框处于可编辑状态；响应于表征对所述标注对象的预标注框进行调整的第二指令，显示所述参考图像中所述标注对象调整后的预标注框，并显示所述标注对象的预标注框调整后关于所述交并比的第二数值，以供所述管理人员为所述标注对象设置关于所述交并比的目标范围时参考。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选择至...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷俊，吴立，张熙钰，李凤刚，陈蕾，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：