[發明專利]一種圖片標注方法與系統

在審

• 申請號: 201811293215.1
• 申請日: 2018-11-01
• 公開（公告）號: CN109492686A
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 謝迎;張清
• 申請（專利權）人: 鄭州云海信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 劉小峰

1.一種圖片標注方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取與數據標注任務相對應的數據集和標注規則；

從所述數據集中載入并顯示數據圖片；

根據所述標注規則使用標注模型標注或人工標注所述數據圖片獲得標注數據，并按需迭代更新所述標注模型；

保存所述標注數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述標注規則使用所述標注模型標注或人工標注所述數據圖片獲得所述標注數據，包括以下步驟：

使用主動學習算法判斷所述標注模型能否正確標注所述數據圖片；

當所述標注模型能正確標注所述數據圖片時，直接使用所述標注模型標注所述數據圖片，獲得所述標注數據；

當所述標注模型不能正確標注所述數據圖片時，人工標注所述數據圖片，獲得所述標注數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，按需迭代更新所述標注模型包括：當人工標注所述數據圖片時，使用由人工標注的所述標注數據迭代更新所述標注模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，直接使用所述標注模型標注所述數據圖片獲得所述標注數據，包括以下步驟：

使用ResNext對所述數據圖片進行分類；

使用Yolo v2對所述數據圖片進行檢測；

使用Grab Cut對所述數據圖片進行分割；

將分類、檢測、分割的結果相疊加，生成所述標注數據。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，使用ResNext對所述數據圖片進行分類包括：

進入圖像分類模式，讀取所述數據圖片；

使用在圖像網絡數據集上已完成訓練的神經網絡模型ResNext直接對所述數據圖片進行推理分類。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，使用Yolo v2對所述數據圖片進行檢測包括：

進入目標檢測模式，讀取所述數據圖片；

確定待檢測目標；

使用在圖像網絡數據集上已完成訓練的神經網絡模型Yolo v3直接對所述數據圖片進行目標檢測，并根據所選待檢測目標進行反饋。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，使用Grab Cut對所述數據圖片進行分割包括：

進入目標分割模式，讀取所述數據圖片；

待分割區域內點擊確定保留區域或刪除區域；

使用Grab Cut模型檢測點擊位置像素點的顏色，當所述點擊位置像素點的顏色不是邊界顏色和填充顏色時，使用填充顏色填充所述點擊位置像素點；

將所述點擊位置像素點的相鄰像素點作為所述點擊位置像素點重復進行上一步驟，直到檢測區域邊界范圍內的所有像素都被Grab Cut模型處理過；

根據處理結果分割所述數據圖片。

8.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，使用由人工標注的所述標注數據迭代更新所述標注模型，包括以下步驟：

讀取所述數據圖片；

直接使用所述標注模型標注所述數據圖片獲得模擬標注數據；

使用QBC算法在所述模擬標注數據中確定差異最大的待校正標注數據；

使用由人工標注的所述標注數據校正所述待校正標注數據；

使用所述待校正標注數據迭代更新所述標注模型。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，使用由人工標注的所述標注數據迭代更新所述標注模型，還包括以下步驟：

設定迭代終止條件；

當滿足迭代終止條件時，停止迭代更新所述標注模型。

10.一種圖片標注系統，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取與數據標注任務相對應的數據集和標注規則；

載入模塊，用于從所述數據集中載入并顯示圖片；

標注與迭代模塊，用于根據所述標注規則使用標注模型標注或人工標注所述數據圖片獲得標注數據，并按需迭代更新所述標注模型；和

保存模塊，用于保存所述標注數據。