CN109685154A - 一种图像数据标注标签的方法 - Google Patents

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朱鹏飞
李东
郑爽
郭军朝
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Abstract

本发明涉及数据处理方法领域，尤其设计一种图像数据标注标签的方法，利用已经标注的一部分对象的标签对模型进行微调，利用微调之后的模型对剩余的对象进行标签的分配，经试验，该方案可节省20％以上标注成本，标注准确度高，大大提高了工作效率。

Description

一种图像数据标注标签的方法
技术领域
本发明涉及数据处理方法领域，尤其设计一种图像数据标注标签的方法。
背景技术
图像数据标注过程中，不同图片中的同一对象标注结束后可能会有不一样的索引值，因而导致机器学习算法无法准确识别对象。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中存在的不足，提供一种标注效率高的图像数据标注标签的方法。
本发明是通过以下技术方案予以实现：
一种图像数据标注标签的方法，其特征在于，包括以下步骤：
a.利用抠图软件将全部图像抠出，并将全部图像转换成矩形标注框，得到图像数据；
b.将步骤a中的图像数据中的一部分图像标注标签，得到预标注模型；
c.利用步骤b中得到的预标注模型对ImageNet上已训练好的模型进行微调，得到微调模型；
d.利用微调模型将步骤b中未被标注标签的图像标注标签，得到粗标注数据；
e.由人工对步骤d中得到的粗标注数据进行复核，得到精确标注数据。
本发明的有益效果是：
利用已经标注的一部分对象的标签对模型进行微调，利用微调之后的模型对剩余的对象进行标签的分配，经试验，该方案可节省20％以上标注成本，标注准确度高，大大提高了工作效率。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和最佳实施例对本发明作进一步的详细说明。
如图所示，本发明包括以下步骤：
a.利用抠图软件将全部图像抠出，并将全部图像转换成矩形标注框，得到图像数据；
b.将步骤a中的图像数据中的一部分图像标注标签，得到预标注模型；
c.利用步骤b中得到的预标注模型对ImageNet上已训练好的模型进行微调，得到微调模型，本实施例中使用的已训练号的模型为VGG16、VGG19、ResNet50等；
d.利用微调模型将步骤b中未被标注标签的图像标注标签，得到粗标注数据；
e.由人工对步骤d中得到的粗标注数据进行复核，修改标注错误的标签，得到精确标注数据，经试验，该方案可节省20％以上标注成本，标注准确度高，大大提高了工作效率。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种图像数据标注标签的方法，其特征在于，包括以下步骤：
a.利用抠图软件将全部图像抠出，并将全部图像转换成矩形标注框，得到图像数据；
b.将步骤a中的图像数据中的一部分图像标注标签，得到预标注模型；
c.利用步骤b中得到的预标注模型对ImageNet上已训练好的模型进行微调，得到微调模型；
d.利用微调模型将步骤b中未被标注标签的图像标注标签，得到粗标注数据；
e.由人工对步骤d中得到的粗标注数据进行复核，得到精确标注数据。
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PB01 Publication
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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Application publication date: 20190426

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