[發明專利]一種數據標注的檢測方法和裝置

有效

• 申請號: 201911199237.6
• 申請日: 2019-11-28
• 公開（公告）號: CN111078908B
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發明（設計）人: 秦星達
• 申請（專利權）人: 北京云聚智慧科技有限公司
• 主分類號: G06F16/51
• 分類號: G06F16/51;G06F16/58;G06V20/10;G06N20/00
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 許振新

本申請公開了一種數據標注的檢測方法和裝置，該方法包括：獲取目標圖像以及對目標圖像進行人工標注后得到的人工標注結果，人工標注結果包括多個第一對象的類別和坐標；根據預先確定的目標識別模型對目標圖像進行識別，得到目標標注結果，目標標注結果包括多個第二對象的類別和坐標，目標識別模型基于目標檢測網絡對樣本圖像、對樣本圖像進行標注后得到多個樣本對象的類別和坐標訓練得到；根據人工標注結果和目標標注結果，確定人工標注結果中是否存在錯誤的標注結果。這樣，由于目標識別模型的識別結果準確度較高，因此，將目標標注結果作為質檢標準，可以有效地幫助質檢人員全面地將錯誤的人工標注結果檢測出來，從而提高數據標注的準確率。

技術領域

本申請涉及數據標注領域，尤其涉及一種數據標注的檢測方法和裝置。

背景技術

目前，為了實現基于人工智能進行圖像識別的目的，標注人員可以對大量的圖像進行數據標注，以便進行人工智能識別的機器可以根據標注結果對圖像中的特征進行學習，從而對圖像進行識別。

標注人員在對圖像進行數據標注后，為了保證標注結果的準確率，通常需要質檢人員對標注人員的標注結果進行質檢，以確定是否存在漏標或錯標的問題，并在確定存在漏標或錯標的問題時，及時對標注結果進行更正，從而提高標注結果的準確率。

然而，由于質檢人員在對標注結果質檢時，通常采用隨機抽樣的方法，因此，導致質檢人員無法全面地將漏標或錯標的問題質檢出來，從而影響標注結果的準確率。

發明內容

本申請實施例提供一種數據標注的檢測方法和裝置，用于解決在質檢人員對標注結果進行質檢時，無法全面地將錯標或漏標的標注結果質檢出來，從而影響標注結果準確率的問題。

為解決上述技術問題，本申請實施例是這樣實現的：

第一方面，提出一種數據標注的檢測方法，包括：

獲取目標圖像以及對所述目標圖像進行人工標注后得到的標注結果，所述標注結果包括多個第一對象的類別和坐標；

根據預先確定的目標識別模型對所述目標圖像進行識別，得到目標標注結果，所述目標標注結果包括多個第二對象的類別和坐標，所述目標識別模型基于目標檢測網絡對樣本圖像、對所述樣本圖像進行標注后得到多個樣本對象的類別和坐標訓練得到；

根據所述標注結果和所述目標標注結果，確定所述標注結果中是否存在錯誤的標注結果。

第二方面，提出一種數據標注的檢測裝置，包括：

獲取模塊，獲取目標圖像以及對所述目標圖像進行人工標注后得到的標注結果，所述標注結果包括多個第一對象的類別和坐標；

確定模塊，根據預先確定的目標識別模型對所述目標圖像進行識別，得到目標標注結果，所述目標標注結果包括多個第二對象的類別和坐標，所述目標識別模型基于目標檢測網絡對樣本圖像、對所述樣本圖像進行標注后得到多個樣本對象的類別和坐標訓練得到；

確定模塊，根據所述標注結果和所述目標標注結果，確定所述標注結果中是否存在錯誤的標注結果。

第三方面，提出一種電子設備，該電子設備包括：

處理器；以及

被安排成存儲計算機可執行指令的存儲器，該可執行指令在被執行時使該處理器執行以下操作：

獲取目標圖像以及對所述目標圖像進行人工標注后得到的標注結果，所述標注結果包括多個第一對象的類別和坐標；

根據預先確定的目標識別模型對所述目標圖像進行識別，得到目標標注結果，所述目標標注結果包括多個第二對象的類別和坐標，所述目標識別模型基于目標檢測網絡對樣本圖像、對所述樣本圖像進行標注后得到多個樣本對象的類別和坐標訓練得到；