[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的半監(jiān)督數(shù)據(jù)自動標(biāo)注方法、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202211547222.6
• 申請日: 2022-11-29
• 公開（公告）號: CN115759244A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王汝卓;王雅儒;程建偉
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢極目智能技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06N3/0895
• 分類號: G06N3/0895;G06N3/09;G06N3/096;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 北京清大紫荊知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11718
• 代理人: 秦亞群

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的半監(jiān)督數(shù)據(jù)自動標(biāo)注方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取待標(biāo)注數(shù)據(jù)集；

S2、對所述待標(biāo)注數(shù)據(jù)集中部分?jǐn)?shù)據(jù)人工標(biāo)注，將待標(biāo)注數(shù)據(jù)集劃分為已標(biāo)注數(shù)據(jù)集和未標(biāo)注數(shù)據(jù)集；

S3、基于BEV深度學(xué)習(xí)算法對所述未標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行自動標(biāo)注，獲取已標(biāo)注數(shù)據(jù)集和新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集；

S4、對所述新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集是否為空進(jìn)行判斷；

若所述新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集為空，則完成待標(biāo)注數(shù)據(jù)集的自動標(biāo)注；

若所述新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集不為空，則進(jìn)入并執(zhí)行S5；

S5、基于二分類深度學(xué)習(xí)算法，對所述新的已標(biāo)注數(shù)據(jù)集和所述新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行評估。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的半監(jiān)督數(shù)據(jù)自動標(biāo)注方法，其特征在于：步驟S3中，基于BEV深度學(xué)習(xí)算法對所述未標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行自動標(biāo)注，獲取已標(biāo)注數(shù)據(jù)集和新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集，包括以下步驟：

S31、用預(yù)訓(xùn)練BEV深度學(xué)習(xí)算法對所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行遷移訓(xùn)練，獲得微調(diào)BEV深度學(xué)習(xí)算法；

S32、依據(jù)所述微調(diào)BEV深度學(xué)習(xí)算法對未標(biāo)注數(shù)據(jù)集自動標(biāo)注，并結(jié)合置信度閾值，將所述未標(biāo)注數(shù)據(jù)集劃分為高置信度數(shù)據(jù)集和低置信度數(shù)據(jù)集；

S33、將所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)集與所述高置信度數(shù)據(jù)集合并形成新的已標(biāo)注數(shù)據(jù)集，將所述低置信度數(shù)據(jù)集作為新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集并進(jìn)入步驟S4中對其是否為空進(jìn)行判斷。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的半監(jiān)督數(shù)據(jù)自動標(biāo)注方法，其特征在于：步驟S3中，基于BEV深度學(xué)習(xí)算法對未標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行自動標(biāo)注，獲取已標(biāo)注數(shù)據(jù)集和新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集，包括以下步驟：

S31、用預(yù)訓(xùn)練BEV深度學(xué)習(xí)算法對所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行遷移訓(xùn)練，獲得微調(diào)BEV深度學(xué)習(xí)算法；

S32、依據(jù)所述微調(diào)BEV深度學(xué)習(xí)算法對所述未標(biāo)注數(shù)據(jù)集自動標(biāo)注，并結(jié)合置信度閾值，將所述未標(biāo)注數(shù)據(jù)集劃分為高置信度數(shù)據(jù)集和低置信度數(shù)據(jù)集；

S33、將所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)集與所述高置信度數(shù)據(jù)集合并形成新的已標(biāo)注數(shù)據(jù)集，并進(jìn)入步驟S4中對所述低置信度數(shù)據(jù)集是否為空進(jìn)行判斷；

若所述低置信度數(shù)據(jù)集為空，則完成待標(biāo)注數(shù)據(jù)集的自動標(biāo)注；

若所述低置信度數(shù)據(jù)集不為空，則進(jìn)入并執(zhí)行S34；

S34、用所述微調(diào)BEV深度學(xué)習(xí)算法對所述新的已標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行有監(jiān)督的訓(xùn)練，獲得新的微調(diào)BEV深度學(xué)習(xí)算法；

S35、依據(jù)所述新的微調(diào)BEV深度學(xué)習(xí)算法對所述低置信度數(shù)據(jù)集自動標(biāo)注，并結(jié)合置信度閾值，將所述低置信度數(shù)據(jù)集分為新的高置信度數(shù)據(jù)集和新的低置信度數(shù)據(jù)集；

S36、將所述新的已標(biāo)注數(shù)據(jù)集與所述新的高置信度數(shù)據(jù)集合并，將所述新的低置信度數(shù)據(jù)集作為新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集并進(jìn)入步驟S4中對其是否為空進(jìn)行判斷；

若所述新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集為空，則完成待標(biāo)注數(shù)據(jù)集的自動標(biāo)注；

若所述新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集不為空，則進(jìn)入并執(zhí)行S37；

S37、重復(fù)步驟S34至S36，直至所述新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集不為空且數(shù)據(jù)量不發(fā)生變化時進(jìn)入并執(zhí)行S5。

4.根據(jù)權(quán)利要求1～3任一項所述的半監(jiān)督數(shù)據(jù)自動標(biāo)注方法，其特征在于：所述待標(biāo)注數(shù)據(jù)集中包括由幀對齊的激光點云與多目圖像形成的多模態(tài)數(shù)據(jù)集。

5.根據(jù)權(quán)利要求1～3任一項所述的半監(jiān)督數(shù)據(jù)自動標(biāo)注方法，其特征在于：步驟S2中的所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)是人工標(biāo)注并校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。