[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)標(biāo)注方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011636965.1
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112699945B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李雷雷;胡江明;潘威滔;王磊
• 申請（專利權(quán)）人: 青島海爾科技有限公司;海爾智家股份有限公司
• 主分類號: G06V20/70
• 分類號: G06V20/70;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0499;G06N3/047;G06N20/00
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 王曉婷

本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置，其中，上述方法包括：確定待進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注的圖像區(qū)域，并獲取所述圖像區(qū)域?qū)?yīng)的圖像特征；將所述圖像特征輸入到標(biāo)簽預(yù)測模型，得到所述圖像特征對應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，其中，所述標(biāo)簽預(yù)測模型為使用多組數(shù)據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的，所述多組數(shù)據(jù)中的每組數(shù)據(jù)均包括：圖像特征和圖像特征對應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽；在目標(biāo)設(shè)備上顯示所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽，以指示目標(biāo)對象根據(jù)所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽確定所述圖像區(qū)域的數(shù)據(jù)標(biāo)注結(jié)果。采用上述技術(shù)方案，解決了傳統(tǒng)標(biāo)注過程中，只采用人工標(biāo)注時標(biāo)注時間較長或者只采用機(jī)器標(biāo)注時機(jī)器計(jì)算量較大等問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，具體而言，涉及一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置。

背景技術(shù)

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)越來越得到各領(lǐng)域的重視與研究。而快速發(fā)展的算法、大量的數(shù)據(jù)、巨大的計(jì)算能力被視為深度學(xué)習(xí)成功并得到廣泛應(yīng)用的重要原因。機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)是否有監(jiān)督數(shù)據(jù)參與可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)，而目前在圖像算法領(lǐng)域得到廣泛發(fā)展的為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，如貓狗識別、人臉識別等任務(wù)，這些任務(wù)需要大量的數(shù)據(jù)來提高模型的泛化性與效果表現(xiàn)。同時隨著數(shù)字化社會的來臨，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量都非常巨大，但是在某些具體的領(lǐng)域帶有標(biāo)注的數(shù)據(jù)卻很少，因此在特定的領(lǐng)域需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。

但人工使用數(shù)據(jù)標(biāo)注軟件進(jìn)行標(biāo)注過程中，因?yàn)樵跇?biāo)注類別多且目標(biāo)多的物體時，往往需要尋找類別，浪費(fèi)標(biāo)注數(shù)據(jù)的時間，導(dǎo)致標(biāo)注速度慢。并且單純使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行機(jī)器標(biāo)注所需要的計(jì)算量十分龐大，在保證速度的情況下需要使用圖像處理器(Graphics Processing Unit，簡稱為GPU)等硬件作為加速設(shè)備。

針對相關(guān)技術(shù)，傳統(tǒng)標(biāo)注過程中，只采用人工標(biāo)注時標(biāo)注時間較長或者只采用機(jī)器標(biāo)注時機(jī)器計(jì)算量較大等問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置，以至少解決相關(guān)技術(shù)中傳統(tǒng)標(biāo)注過程中，只采用人工標(biāo)注時標(biāo)注時間較長或者只采用機(jī)器標(biāo)注時機(jī)器計(jì)算量較大等問題。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個方面，提供了一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方法，包括：確定待進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注的圖像區(qū)域，并獲取所述圖像區(qū)域?qū)?yīng)的圖像特征；將所述圖像特征輸入到標(biāo)簽預(yù)測模型，得到所述圖像特征對應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，其中，所述標(biāo)簽預(yù)測模型為使用多組數(shù)據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的，所述多組數(shù)據(jù)中的每組數(shù)據(jù)均包括：圖像特征和圖像特征對應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽；在目標(biāo)設(shè)備上顯示所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽，以指示目標(biāo)對象根據(jù)所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽確定所述圖像區(qū)域的數(shù)據(jù)標(biāo)注結(jié)果。

在一個示例性實(shí)施例中，在所述目標(biāo)設(shè)備上顯示所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽，包括：從歷史數(shù)據(jù)標(biāo)簽獲取第一數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽；將所述第一數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽與通過所述標(biāo)簽預(yù)測模型得到的所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽按照預(yù)設(shè)規(guī)則在所述目標(biāo)設(shè)備上排序顯示。

在一個示例性實(shí)施例中，將所述第一數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽與通過所述標(biāo)簽預(yù)測模型得到的所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽按照預(yù)設(shè)規(guī)則在所述目標(biāo)設(shè)備上排序顯示，包括：獲取所述第一數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽對應(yīng)的多個第一概率，以及所述標(biāo)簽預(yù)測模型得到的所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽對應(yīng)的多個第二概率；根據(jù)所述多個第一概率以及所述多個第二概率的大小關(guān)系在所述目標(biāo)設(shè)備上排序顯示所述第一數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽與通過所述標(biāo)簽預(yù)測模型得到的所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

在一個示例性實(shí)施例中，獲取所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)簽對應(yīng)的多個第一概率，以及所述標(biāo)簽預(yù)測模型得到的所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽對應(yīng)的多個第二概率，包括：通過以下公式確定所述第一數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽對應(yīng)的多個第一概率：其中，P為所述第一數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽的概率，x為所述第一數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽對應(yīng)的頻率，M為固定值，N為所述歷史數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)量；獲取所述標(biāo)簽預(yù)測模型得到的所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽對應(yīng)的多個第二概率，包括：在所述標(biāo)簽預(yù)測模型輸出所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽的過程中，通過所述標(biāo)簽預(yù)測模型確定所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽對應(yīng)的多個第二概率。