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(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CN111414907A(43)申请公布日2020.07.14(21)申请号202010168698.3(22)申请日2020.03.12(71)申请人深圳中兴网信科技有限公司地址518109广东省深圳市龙华区龙华街道创业路汇海广场C栋8楼(72)发明人贺涛蒋铮罗英群吕令广(74)专利代理机构北京友联知识产权代理事务所(普通合伙)11343代理人尚志峰王淑梅(51)Int.Cl.G06K9/32(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06T5/30(2006.01)G06T7/12(2017.01)G06T7/194(2017.01)权利要求书2页说明书11页附图6页(54)发明名称数据集标注方法、数据集标注装置和计算机可读存储介质(57)摘要本发明提供了一种数据集标注方法、数据集标注装置和计算机可读存储介质。其中,数据集标注方法,包括:接收待标注数据,解析待标注数据以确定待标注数据的任务类别,将待标注数据根据任务类别存储至本地存储区;响应于标注指令标注待标注数据,以确定待标注数据的轮廓坐标集;确定任务类别相应的坐标筛选条件,根据坐标筛选条件对轮廓坐标集中的坐标点进行筛选,确定目标坐标集;其中,任务类型包括:基于深度学习任务的目标分割和目标检测。本发明用于对深度学习数据标注任务的数据集进行辅助标注,针对不同的待标注数据设置了不同的筛选条件,提升了数据集的标注速度以及质量,还实现了降低标注人员工作难度的同时,还提高了标注的效率。CN111414907ACN111414907A权利要求书1/2页1.一种数据集标注方法,其特征在于,包括:接收待标注数据;解析所述待标注数据以确定所述待标注数据的任务类别,将所述待标注数据根据所述任务类别存储至本地存储区;响应于标注指令标注所述待标注数据,以确定所述待标注数据的轮廓坐标集;确定所述任务类别相应的坐标筛选条件,根据所述坐标筛选条件对所述轮廓坐标集中的坐标点进行筛选,确定目标坐标集;其中,所述任务类型包括:基于深度学习任务的目标分割和目标检测。2.根据权利要求1所述的数据集标注方法,其特征在于,所述响应于标注指令标注所述待标注数据的步骤具体包括:根据所述待标注数据的所述任务类别选择相应的辅助标注工具;控制所述辅助标注工具根据所述标注指令标注所述待标注数据。3.根据权利要求2所述的数据集标注方法,所述任务类型为目标检测,其特征在于,所述根据所述坐标筛选条件对所述轮廓坐标集中的坐标点进行筛选的步骤,具体包括:确定所述轮廓坐标集所处区域的矩形包围框,采集所述矩形包围框中的全部坐标点;筛选所述矩形包围框中的全部坐标点,提取坐标值最小的所述坐标点和坐标值最大的所述坐标点作为所述目标坐标集。4.根据权利要求3所述的数据集标注方法,所述任务类型为目标分割,其特征在于,所述根据所述坐标筛选条件对所述轮廓坐标集中的坐标点进行筛选的步骤,具体包括:对所述待标注数据建立网格线坐标;筛选所述轮廓坐标集中与所述网格线的格点重合的目标坐标点,根据所述目标坐标点确定所述目标坐标集。5.根据权利要求4所述的数据集标注方法,其特征在于,所述数据集标注方法还包括:选择至少一个目标坐标点作为设定坐标点;确定距离所述设定坐标点设定范围内的所述坐标点为冗余坐标点,去除所述目标坐标集中的冗余坐标点。6.根据权利要求1至5中任一项所述的数据集标注方法,其特征在于,所述将所述待标注数据根据所述任务类别存储至本地存储区的步骤,具体包括:确定所述待标注数据的任务信息;将所述待标注数据和相应的所述任务信息按照所述任务类别存储在本地存储区;所述任务信息包括但不限于任务标签和待标注数据来源。7.根据权利要求6所述的数据集标注方法,其特征在于,所述数据集标注方法还包括:根据所述目标坐标集和相应的所述任务信息生成标注文件,将所述标注文件以设定格式存储在本地存储区。8.根据权利要求7所述的数据集标注方法,其特征在于,所述将所述标注文件以设定格式存储在本地存储区的步骤之前,还包括:确定所述标注文件存在标注错误,对所述标注文件进行校正。9.一种数据集标注装置,其特征在于,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计算机程序;2CN111414907A权利要求书2/2页所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的数据集标注方法。10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有数据集标注程序,所述数据集标注程序被处理器执行时,实现如权利要求1至8中任一项所述的数据集标注方法的步骤。3CN111414907A说明书1/11页数据集标注方法、数据集标注装置和计算机可读存储介质技术领域[0001]本发明属于数据标注