图像标注方法、装置、终端设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114169381A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202010841303.1(22)申请日2020.08.19(71)申请人深圳云天励飞技术股份有限公司地址518000广东省深圳市龙岗区园山街道龙岗大道8288号深圳大运软件小镇17栋1楼(72)发明人唐欢(74)专利代理机构深圳中一联合知识产权代理有限公司44414代理人翁唱玲(51)Int.Cl.G06K9/62(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/764(2022.01)权利要求书2页说明书13页附图4页(54)发明名称图像标注方法、装置、终端设备及存储介质(57)摘要本申请适用于信息处理技术领域，提供了一种图像标注方法、装置、终端设备及存储介质，所述图像标注方法包括：获取训练数据集，训练数据集中的图像数据包括已标注图像数据和未标注图像数据；利用已标注图像数据对目标检测模型进行模型训练，生成初始目标检测模型；根据初始目标检测模型对未标注图像数据进行目标预测，确定未标注图像数据中的预测目标及其预测概率值；基于预测目标及其预测概率值，对未标注图像数据进行筛选，得到待标注图像数据；将待标注图像数据发送至标注平台进行标注，得到目标标注图像数据。本申请有效缩减了待标注数据的规模，大大减少了标注人员的工作量，可节省大量时间和人力，提高了标注的效率，有利于产品的快速迭代。CN114169381ACN114169381A权利要求书1/2页1.一种图像标注方法，其特征在于，包括：获取训练数据集，所述训练数据集中的图像数据包括已标注图像数据和未标注图像数据；利用所述已标注图像数据对目标检测模型进行模型训练，生成初始目标检测模型；根据所述初始目标检测模型对所述未标注图像数据进行目标预测，确定所述未标注图像数据中的预测目标及其预测概率值；基于所述预测目标及其预测概率值，对所述未标注图像数据进行筛选，得到待标注图像数据；将所述待标注图像数据发送至标注平台进行标注，得到目标标注图像数据。2.根据权利要求1所述的图像标注方法，其特征在于，所述基于所述预测目标及其预测概率值，对所述未标注图像数据进行筛选，得到待标注图像数据的步骤，包括：根据预设算法与所述预测目标及其预测概率值，计算所述未标注图像数据的不确定性指标值，所述不确定性指标值用于标识图像对模型训练的价值；基于所述不确定性指标值，对所述未标注图像数据进行筛选，得到待标注图像数据。3.根据权利要求2所述的图像标注方法，其特征在于，所述根据预设算法与所述预测目标及其预测概率值，计算所述未标注图像数据的不确定性指标值的步骤，包括：获取所述未标注图像数据中预测目标的总数与所述预测目标的类别总数；根据所述预测目标的总数，确定所述预测目标对应的目标检测框的总数；根据所述预测目标及其预测概率值、所述预测目标的类别总数以及所述预测目标对应的目标检测框的总数，计算所述未标注图像数据的不确定性指标值。4.根据权利要求1所述的图像标注方法，其特征在于，所述利用所述已标注图像数据对目标检测模型进行模型训练，生成初始目标检测模型的步骤，包括：获取预定义的场景类别；将所述训练数据集中的图像数据按所述场景类别分类，得到与所述场景类别对应的子数据集；利用各个所述子数据集中的已标注图像数据对目标检测模型进行模型训练，生成初始目标检测模型。5.根据权利要求4所述的图像标注方法，其特征在于，所述子数据集包括其对应场景类别的场景标识，所述根据所述初始目标检测模型对所述未标注图像数据进行目标预测，确定所述未标注图像数据中的预测目标及其预测概率值的步骤，包括：根据所述子数据集的场景标识，确定所述子数据集对应的置信度；根据所述初始目标检测模型对所述子数据集中的未标注图像数据进行目标预测，得到预测结果；基于所述置信度对所述目标预测的预测结果进行过滤，确定所述未标注图像数据中的预测目标及其预测概率值。6.根据权利要求1至5任一项所述的图像标注方法，其特征在于，所述图像标注方法还包括：根据所述目标标注图像数据更新所述训练数据集，获得目标训练数据集；利用所述目标训练数据集对所述初始目标检测模型进行模型训练，直到所述初始目标2CN114169381A权利要求书2/2页检测模型的模型指标达到预设条件，得到训练完成的目标检测模型。7.一种图像标注装置，其特征在于，包括：训练数据获取单元，用于获取训练数据集，所述训练数据集中的图像数据包括已标注图像数据和未标注图像数据；第一模型生成单元，用于利用所述已标注图像数据对目标检测模型进行模型训练，生成初始目标检测模型；模型预测单元，用于根据所述初始目标检测模型对所述未标注图像数据进行目标预测，确定所述未标注图像数据中的预测目标及其预