一种基于多模型融合的数据标注方法及电子设备技术

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多模型融合的数据标注方法及电子设备，用于解决常规标注工作方式存在的标注速度低问题，该方法为：利用标注任务关联的多个检测模型，分别对该标注任务关联的多个图像中的每个图像进行目标检测，得到每个图像各自对应的多个检测结果；每个检测结果对应一个检测模型；检测结果包括在相应图像中检测到的每个对象对应的至少一个检测信息；针对每个图像，分别执行以下操作：对于一个图像，基于该图像对应的多个检测结果，以及第一置信度阈值，筛选出该图像内每个对象各自对应的候选检测信息；基于该图像内每个对象各自对应的候选检测信息，得到该图像对应的标注结果；提高了标注效率、标注速度、准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种基于多模型融合的数据标注方法及电子设备。

技术介绍

1、在机器视觉领域中使用采集的海量图像用于训练各类模型。通常在对各类模型进行训练之前，需要对采集到的海量图像进行图像标注。目前常规的图像标注工作多依靠人工完成的，这种常规方式的标注效率低、速度慢、标注时间长、标注成本高。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种基于多模型融合的数据标注方法及电子设备，用以提高标注工作效率、提高标注速度，缩短标注时间，降低标注成本。

2、本申请实施例提供的具体技术方案如下：

3、第一方面，本申请实施例提供一种基于多模型融合的数据标注方法，包括：

4、基于针对标注任务的标注指令，获取所述标注任务关联的多个图像；

5、利用所述标注任务关联的多个检测模型，分别对所述多个图像中的每个图像进行目标检测，得到所述每个图像各自对应的多个检测结果；其中，每个检测结果对应一个检测模型；所述检测结果包括在相应图像中检测到的每个对象对应的至少一个检测信息；每个检测信息对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模型融合的数据标注方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述一个图像对应的多个检测结果，以及第一置信度阈值，筛选出所述一个图像内每个对象各自对应的候选检测信息，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述一个基准检测信息与其他检测结果中的每个目标检测信息的交并比IOU值，分别确定每个其他检测结果中的与所述一个基准检测信息对应的匹配检测信息，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一置信度阈值包括多个子阈值；

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述其他检测...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模型融合的数据标注方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述一个图像对应的多个检测结果，以及第一置信度阈值，筛选出所述一个图像内每个对象各自对应的候选检测信息，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述一个基准检测信息与其他检测结果中的每个目标检测信息的交并比iou值，分别确定每个其他检测结果中的与所述一个基准检测信息对应的匹配检测信息，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一置信度阈值包括多个子阈值；

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述其他检测结果中不存在...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘微，郑维学，孙菁，高语函，李广琴，朴艺兰，王培培，王晓斌，张文超，
申请(专利权)人：海信集团控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：