[發(fā)明專利]圖像樣本處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202011560938.0 | 申請(qǐng)日: | 2020-12-25 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112560987A | 公開(公告)日: | 2021-03-26 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 戴兵;葉芷 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06K9/62 | 分類號(hào): | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京銀龍知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243 | 代理人: | 許靜;黃燦 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國(guó)省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 圖像 樣本 處理 方法 裝置 設(shè)備 存儲(chǔ) 介質(zhì) 程序 產(chǎn)品 | ||
本申請(qǐng)公開了圖像樣本處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品,涉及深度學(xué)習(xí)和云計(jì)算領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為:獲取圖像樣本集;使用M個(gè)分類模型對(duì)所述圖像樣本集中的圖像樣本進(jìn)行分類,得到所述圖像樣本集中每個(gè)圖像樣本的M個(gè)分類信息,所述M為大于1的整數(shù);依據(jù)所述M個(gè)分類信息,在所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本,并為所述部分圖像樣本添加類別標(biāo)簽。本公開可以提高圖像樣本標(biāo)注的效率。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開涉及圖像處理技術(shù),尤其涉及深度學(xué)習(xí)和云計(jì)算技術(shù)。
背景技術(shù)
在深度學(xué)習(xí)技術(shù)中主要是依據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,其中,標(biāo)注數(shù)據(jù)是指添加有對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的數(shù)據(jù),例如:添加有類別標(biāo)簽的圖像樣本。目前添加標(biāo)簽主要是通過人工標(biāo)注,即人工添加樣本的標(biāo)簽。
發(fā)明內(nèi)容
本公開提供了一種圖像樣本處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。
根據(jù)本公開的一方面,提供了一種圖像樣本處理方法,包括:
獲取圖像樣本集;
使用M個(gè)分類模型對(duì)所述圖像樣本集中的圖像樣本進(jìn)行分類,得到所述圖像樣本集中每個(gè)圖像樣本的M個(gè)分類信息,所述M為大于1的整數(shù);
依據(jù)所述M個(gè)分類信息,在所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本,并為所述部分圖像樣本添加類別標(biāo)簽。
根據(jù)本公開的另一方面,提供了一種圖像樣本處理裝置,包括:
獲取模塊,用于獲取圖像樣本集;
分類模塊,用于使用M個(gè)分類模型對(duì)所述圖像樣本集中的圖像樣本進(jìn)行分類,得到所述圖像樣本集中每個(gè)圖像樣本的M個(gè)分類信息,所述M為大于1的整數(shù);
添加模塊,用于依據(jù)所述M個(gè)分類信息,在所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本,并為所述部分圖像樣本添加類別標(biāo)簽。
根據(jù)本公開的另一方面,提供了一種電子設(shè)備,包括:
至少一個(gè)處理器;以及
與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器;其中,
所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令,所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行,以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行本公開提供的圖像樣本處理方法。
根據(jù)本公開的另一方面,提供了一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述計(jì)算機(jī)指令用于使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行本公開提供的圖像樣本處理方法。
根據(jù)本公開的另一方面,提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本公開提供的圖像樣本處理方法。
根據(jù)本公開的技術(shù)方案,由于通過M個(gè)分類模型獲取圖像樣本的M個(gè)分類信息,在所述圖像樣本集中確定部分圖像樣本,并為部分圖像樣本添加類別標(biāo)簽,這樣可以提高圖像樣本標(biāo)注的效率。
應(yīng)當(dāng)理解,本部分所描述的內(nèi)容并非旨在標(biāo)識(shí)本公開的實(shí)施例的關(guān)鍵或重要特征,也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。
附圖說明
附圖用于更好地理解本方案,不構(gòu)成對(duì)本公開的限定。其中:
圖1是本公開提供的一種圖像樣本處理方法的流程圖;
圖2是本公開提供的另一種圖像樣本處理方法的流程圖;
圖3是本公開提供的一種圖像樣本處理方法的示意圖;
圖4是本公開提供的一種圖像樣本處理裝置的結(jié)構(gòu)圖;
圖5是本公開提供的另一種圖像樣本處理裝置的結(jié)構(gòu)圖;
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G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測(cè)或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
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