[發明專利]圖像數據清洗方法及裝置、電子設備和介質

在審

• 申請號: 202011290397.4
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112348107A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 薛學通;任暉;楊敏
• 申請（專利權）人: 百度（中國）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京市漢坤律師事務所 11602
• 代理人: 姜浩然;吳麗麗

本公開提供一種圖像數據清洗方法及裝置、電子設備和介質，涉及人工智能技術領域，具體為深度學習和計算機視覺技術領域。所述圖像數據清洗方法包括：提供一種圖像數據清洗方法，包括：獲取目標標簽的至少一個標準圖像；確定所述至少一個標準圖像的聚類中心；提取多個待清洗圖像中每一個待清洗圖像的特征；基于所述多個待清洗圖像的特征和所述聚類中心，確定每一個待清洗圖像與所述至少一個標準圖像的相似度值；以及基于所確定的相似度值，從所述多個待清洗圖像中選取若干個待清洗圖像以形成所述目標標簽的圖像集。

技術領域

本公開涉及人工智能技術領域，具體為深度學習和計算機視覺技術領域，特別涉及一種圖像數據清洗方法及裝置、電子設備和介質。

背景技術

神經網絡是人工智能技術的核心。目前，神經網絡得到了廣泛的研究和關注，被應用在包括計算機視覺、語音識別、目標檢測、自動駕駛等諸多人工智能應用領域中。

神經網絡為了完成特定的任務，需要大量樣本數據進行訓練學習。相關技術中，通過人工對數據進行數據清洗，并對清洗后的數據進行標注分類以建立樣本數據集。面對大規模數據的清洗和標記任務，單憑人力無法快速完成，影響了神經網絡的應用。

在此部分中描述的方法不一定是之前已經設想到或采用的方法。除非另有指明，否則不應假定此部分中描述的任何方法僅因其包括在此部分中就被認為是現有技術。類似地，除非另有指明，否則此部分中提及的問題不應認為在任何現有技術中已被公認。

發明內容

根據本公開的一方面，提供一種圖像數據清洗方法，包括：獲取目標標簽的至少一個標準圖像；確定所述至少一個標準圖像的聚類中心；提取多個待清洗圖像中每一個待清洗圖像的特征；基于所述多個待清洗圖像的特征和所述聚類中心，確定每一個待清洗圖像與所述至少一個標準圖像的相似度值；以及基于所確定的相似度值，從所述多個待清洗圖像中選取若干個待清洗圖像以形成所述目標標簽的圖像集。

根據本公開的另一方面，還提供一種神經網絡模型的訓練方法，包括：利用上述的圖像數據清洗方法獲取目標標簽的圖像集，并標注所述圖像集中所有圖像的標簽為所述目標標簽；以及利用所述圖像集對所述神經網絡模型進行訓練以使得所述神經網絡模型學習所述目標標簽相對應的圖像特征。

根據本公開的另一方面，還提供一種圖像數據清洗裝置，包括：第一獲取單元，被配置用于獲取目標標簽的至少一個標準圖像；第一確定單元，被配置用于確定所述至少一個標準圖像的聚類中心；提取單元，被配置用于提取多個待清洗圖像中每一個待清洗圖像的特征；第二確定單元，被配置用于基于所述多個待清洗圖像的特征和所述聚類中心，確定每一個待清洗圖像與所述至少一個標準圖像的相似度值；以及清洗單元，被配置用于基于所確定的相似度值，從多個待清洗圖像中選取若干個待清洗圖像以形成所述目標標簽的圖像集。

根據本公開的另一方面，還提供一種電子設備，包括：處理器；以及存儲程序的存儲器，所述程序包括指令，所述指令在由所述處理器執行時使所述處理器執行上述的方法。

根據本公開的另一方面，還提供一種存儲程序的計算機可讀存儲介質，所述程序包括指令，所述指令在由電子設備的處理器執行時，致使所述電子設備執行上述的方法。

本公開通過目標標簽的標準圖像確定聚類中心，并且基于聚類中心確定待清洗圖像與標準圖像的相似度，以及基于相似度對多個待清洗圖像進行清洗以建立目標標簽的圖像集，從而能夠實現自動清洗圖像數據，快速完成圖像集中所有圖像的標簽標注，減少人工干預，提升圖像數據清洗效率和標記效率。

附圖說明

附圖示例性地示出了實施例并且構成說明書的一部分，與說明書的文字描述一起用于講解實施例的示例性實施方式。所示出的實施例僅出于例示的目的，并不限制權利要求的范圍。在所有附圖中，相同的附圖標記指代類似但不一定相同的要素。

圖1是示出根據示例性實施例的圖像數據清洗方法的流程圖；