【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及计算机数据处理，尤其涉及一种数据标注方法、装置、计算设备及计算机存储介质。
技术介绍
1、产品外观检测是确保产品质量的关键步骤之一。通过对产品外观进行缺陷检测并进行缺陷标注，可以及时把控产品的生产质量，确保过检的产品达到质量标准和客户期望。
2、近年来，随着深度学习的不断发展，越来越多的公司企业选择基于深度学习的自动检测技术来代替传统的人工检查方式。因为使用该技术不仅能够更加高效地识别产品中存在的质量问题，而且助于减少人为误检率、降低人工成本，从而提高企业生产效率和客户满意度。通常，深度学习方法需要大量的已标注数据进行相关任务的学习，尤其是图像分割任务（包括语义分割、实例分割）需要像素级的标注。然而，传统的数据标注方法主要借助labelme等标注工具进行手工标注，该方法往往比较枯燥、耗时且容易出错，尤其是对于分割任务数据集的标注更为繁琐。
3、为了进一步提升分割任务数据集的标注效率，早期的研究者们提出了一些传统的分割算法，具有代表性有分水岭算法、graphcut算法和grabcut算法等。这些方法...
【技术保护点】
1.一种数据标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多个所述待标注数据对应的初始分割结果进行精细化分割，以生成多个所述待标注数据的目标分割结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将多个所述待标注数据对应的初始分割结果、多个所述待标注数据对应的外接矩形框以及获取的多个所述待标注数据的图像编码作为输入信息，输入到预先训练好的分割模型的解码器中，以获得所述解码器输出的多个所述待标注数据的目标分割结果之前，还包括：
5...
【技术特征摘要】
1.一种数据标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多个所述待标注数据对应的初始分割结果进行精细化分割，以生成多个所述待标注数据的目标分割结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将多个所述待标注数据对应的初始分割结果、多个所述待标注数据对应的外接矩形框以及获取的多个所述待标注数据的图像编码作为输入信息，输入到预先训练好的分割模型的解码器中，以获得所述解码器输出的多个所述待标注数据的目标分割结果之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述查询对象在预先建立的待标注数据集中查询出与所述查询对象匹配的多个待标注数据，并生成多个所述待标注数据对应的初始分割结果，包括：
6.根据权利要求1~5任一项所述的方法，其特征在于，所述预先创建的标注工...
【专利技术属性】
技术研发人员：高红超，张志升，何鹏飞，南浩宇，卢盛林，
申请(专利权)人：广东奥普特科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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