CN110705335A - 一种样本图片的标注方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种样本图片的标注方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片作为待标注图片；对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，以得到基础标注文件；根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件。该方法通过按照预先设定的采集场景放置目标物体，并在拍摄范围内不断的放入或移走非目标物体，以多次拍摄得到样本图片集；之后对样本图片集中的待标注图片进行标注，基于标注结果得到样本图片集中样本图片的标注文件，既节省了人力成本、时间成本，而且标注质量高、效率高。

Description

一种样本图片的标注方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种样本图片的标注方法和装置。

背景技术

随着人工智能技术的发展，机器学习越来越被重视，其应用领域也越来越广泛，比如应用于图像目标检测领域。图像目标检测，是指从拍摄图片中识别出目标物体，并使用矩形框对目标物体在图片中出现的位置进行标注。在训练用于图像目标检测的机器学习模型时，通常需要大量预先标注好目标物体的位置的样本图片作为训练集。

现有技术中常用的标注方法有人工标注、半自动化标注和自动化标注。其中，半自动化标注为利用当前相对成熟的标注工具，对候选图片进行先期过滤、预标注，后期再由人工对过滤后、预标注的图片进行验证、遴选，形成最终的样本图片；自动化标注为利用当前相对成熟的算法对未知图片进行自动打标，并打标结果直接用作其它图片的标注结果。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

(1)人工标注需要对图片逐一进行标注，工作量大、费时费力；另外，不同标注人员对标注理解不一致，且易受情绪影响，以致标注质量残次不齐；

(2)半自动化标注和自动化标注依赖于现有的工具、算法，但是现有的工具、算法不够成熟稳定，具体实施时标注质量不够好，局限性大。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种样本图片的标注方法和装置，通过按照预先设定的采集场景放置目标物体，并在拍摄范围内不断的放入或移走非目标物体，以多次拍摄得到样本图片集；之后对样本图片集中的待标注图片进行标注，基于标注结果得到样本图片集中样本图片的标注文件。该实施例既节省了人力成本、时间成本，而且标注质量高、效率高。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种样本图片的标注方法。

本发明实施例的一种样本图片的标注方法，包括：从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片作为待标注图片；其中，所述样本图片集中的样本图片是对按照所述采集场景放置的目标物体和按照拍摄规则放置的至少一个非目标物体进行拍摄得到的；对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，以得到基础标注文件；根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件。

可选地，所述采集场景由下列中的一个或多个定义：所述目标物体的位置、所述目标物体的姿态、拍摄设备的位置、拍摄角度。

可选地，所述拍摄规则为在所述采集场景下所述非目标物体不遮挡所述目标物体，且所述拍摄规则包括下列中的一个或多个：所述非目标物体是与所述目标物体外观相似的物体、与所述目标物体的颜色不同的物体、与所述目标物体的形状不同的物体、所述非目标物体在所述样本图片中的数量不同、拍摄时的光照情况不同。

可选地，所述从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片，包括：从每一个样本图片集中选择一张样本图片。

可选地，所述对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，得到基础标注文件，包括：使用矩形框对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注；将所述目标物体的标识、所述矩形框的左上角和右下角的像素位置保存到基础标注文件中。

可选地，所述根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件，包括：根据所述采集场景的标识和所述待标注图片的图片标识限定所述基础标注文件的文件标识；根据所述采集场景的标识和所述样本图片的图片标识限定所述样本图片的标注文件的文件标识，所述样本图片的标注文件的内容与所述基础标注文件的内容一致。

为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种样本图片的标注装置。

本发明实施例的一种样本图片的标注装置，包括：选择模块，用于从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片作为待标注图片；其中，所述样本图片集中的样本图片是对按照所述采集场景放置的目标物体和按照拍摄规则放置的至少一个非目标物体进行拍摄得到的；标注模块，用于对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，以得到基础标注文件；生成模块，用于根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件。

可选地，所述采集场景由下列中的一个或多个定义：所述目标物体的位置、所述目标物体的姿态、拍摄设备的位置、拍摄角度。

可选地，所述拍摄规则为在所述采集场景下所述非目标物体不遮挡所述目标物体，且所述拍摄规则包括下列中的一个或多个：所述非目标物体是与所述目标物体外观相似的物体、与所述目标物体的颜色不同的物体、与所述目标物体的形状不同的物体、所述非目标物体在所述样本图片中的数量不同、拍摄时的光照情况不同。

可选地，所述选择模块，还用于：从每一个样本图片集中选择一张样本图片。

可选地，所述标注模块，还用于：使用矩形框对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注；以及将所述目标物体的标识、所述矩形框的左上角和右下角的像素位置保存到基础标注文件中。

可选地，所述生成模块，还用于：根据所述采集场景的标识和所述待标注图片的图片标识限定所述基础标注文件的文件标识；以及根据所述采集场景的标识和所述样本图片的图片标识限定所述样本图片的标注文件的文件标识，所述样本图片的标注文件的内容与所述基础标注文件的内容一致。

为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种电子设备。

本发明实施例的一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种样本图片的标注方法。

为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机可读介质。

本发明实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种样本图片的标注方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：按照预先设定的采集场景放置目标物体，并在拍摄范围内不断的放入或移走非目标物体，以多次拍摄得到样本图片集，之后对样本图片集中的待标注图片进行标注，基于标注结果得到样本图片集中样本图片的标注文件，既节省了人力成本、时间成本，而且标注质量高、效率高；样本图片中的非目标物体不遮挡目标物体，方便后续进行标注；针对不同的采集场景分别选择样本图片进行标注，大大减少了标注的工作量，省时省力，且便于生成同一采集场景的多张样本图片的标注文件；将待标注图片的标注结果作为基础标注文件，基于该基础标注文件自动的生成多张样本图片的标注文件，大大减少了生成标注文件所需的时间，进而缩短了图像目标检测模型的上线时间。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的样本图片的标注方法的主要步骤的示意图；

图2是根据本发明实施例的样本图片的标注方法的主要流程示意图；

图3为以“脉动饮料”为目标物体，对样本图片进行标注的主要流程示意图；

图4为本发明实施例的按照采集场景放置目标物体的示意图；

图5为本发明实施例一的引入非目标物体后拍摄得到的样本图片；

图6为本发明实施例二的引入非目标物体后拍摄得到的样本图片；

图7为本发明实施例三的引入非目标物体后拍摄得到的样本图片；

图8是根据本发明实施例的样本图片的标注装置的主要模块的示意图；

图9是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图10是适用于来实现本发明实施例的电子设备的计算机装置的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是根据本发明实施例的样本图片的标注方法的主要步骤的示意图。如图1所示，本发明实施例的样本图片的标注方法，主要包括如下步骤：

步骤S101：从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片作为待标注图片。该步骤执行之前，需获取采集场景对应的样本图片集，具体实现为：预先设计至少一个采集场景；按照设计的所述采集场景，把目标物体和拍摄设备放入预定位置；在拍摄范围内，不断地放入或者移走所述非目标物体，以拍摄出多张不同的所述样本图片，多张所述样本图片构成样本图片集。通过上述方式得到的样本图片集中，样本图片中目标物体的位置保持不变。之后从采集场景对应的样本图片集分别选取至少一张样本图片作为待标注图片。

步骤S102：对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，以得到基础标注文件。使用矩形框，对所述目标物体在待标注图片中出现的位置分别进行标注，并将所述目标物体的标识、所述矩形框的左上角和右下角的像素位置保存到对应的基础标注文件中。实施例中，标注同一个目标物体的矩形框可能有多个，将包含所述目标物体的最小矩形框的左上角和右下角的像素位置保存到所述基础标注文件中。

步骤S103：根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件。由于同一采集场景下，目标物体在样本图片的位置保持不变，所以同一采集场景的样本图片集可以共享一个基础标注文件。因此，可以直接为样本图片按照其所归属的采集场景生成对应的标注文件，从而完成样本图片的自动化标注工作，无需人工参与。

图2是根据本发明实施例的样本图片的标注方法的主要流程示意图。如图2所示，本发明实施例的样本图片的标注方法，主要包括如下步骤：

步骤S201：预先设计至少一个采集场景。其中，所述采集场景是指包含目标物体的样本图片的采集环境，包括所述目标物体的放置参数和影响拍摄的物理因素，所述放置参数可以包括目标物体的位置、姿态等，所述物理因素可以包括拍摄设备的位置、拍摄角度等。同一目标物体由于位置、姿态、拍摄角度等的不同，在样本图片中呈现出的效果也会不一样，实际应用中很难一次性地收集到目标物体各种位置、姿态的图片，故需要预先设计目标物体在样本图片中出现的位置、姿态、拍摄角度等采集场景，以尽可能全的采集目标物体所呈现的图片。

以识别货架上每层摆放的物品为例，待识别的物品即为目标物体，拍摄设备通常是提前固定好的，但是拍摄设备与目标物体的距离、倾斜角度等属于可调节范围。当目标物体出现在货架的不同层、左右端不同位置、摄像设备水平摆放或者倾斜角度不同时，摄像设备采集到的图片就会呈现出不一样的效果(包含大小、倾斜角度、图案、色彩、亮度等)。同时由于货架上的商品不会总是摆放的很整齐，因此需要采集目标物体的正面、侧面、背面等多个姿态的图片，从而在目标物体摆放不规则的时候也能进行识别。

以目标物体为玩具马为例。当玩具马固定摆放在货架上某个位置的时候，由于拍摄设备所处的位置、拍摄角度不同，拍摄出的图片会有较大的差别。同理，当玩具马处于站立、仰卧等姿态时，即使拍摄设备所处的位置、拍摄角度完全相同，拍摄出的图片会也有较大的差别。为了能够尽可能准确的识别玩具马，我们可设计出如表1所示的采集场景(表1所示仅为举例，用户可按照实际需求设计不同的采集场景)。

表1为设计的采集场景

在一优选的实施例中，所述物理因素还包括光照强度。不同光照强度下，目标物体在样本图片中呈现的效果也可能会不同。在拍摄同一采集场景的多张样本图片时，可以尝试使用多种不同的光照强度进行拍摄。

步骤S202：按照设计的所述采集场景，把目标物体和拍摄设备放入预定位置。按照设计的采集场景，分别把目标物体和拍摄设备放入预定位置。在拍摄同一采集场景的样本图片的过程中，保持目标物体位置、姿态，拍摄设备的位置、拍摄角度等固定不变，以保证同一拍摄场景中，目标物体在样本图片中出现的位置保持不变。

步骤S203：在拍摄范围内不断地放入或者移走非目标物体，以拍摄出多张不同的样本图片，多张所述样本图片构成样本图片集。其中，所述非目标物体可以为与所述目标物体外形相似的物体，或者与所述目标物体的颜色不同的物体，或者与所述目标物体的形状不同的物体等。在保证目标物体在样本图片中出现的位置保持不变后，在拍摄设备的拍摄范围内不断地放入或者移走非目标物体，以得到多张不同的样本图片。图片拍摄过程中，需保证目标物体不被移动、不被非目标物体遮挡。

拍摄的样本图片的数量可以根据图像目标检测模型的特点灵活设定，一般每个采集场景采集超过30张样本图片即可达到较好的检测效果。在拍摄过程中，可以通过调节环境的灯光亮暗来模拟目标物体在不同光照下的效果。但是，调节过程中也需确保样本图像中的目标物体能够满足标注标准，否则可能会由于光线太暗，而使得某些目标物体不能用于图像目标检测模型的学习。

在一优选的实施例中，可以将拍摄好的样本图片按照命名规则、并按照采集场景分别进行保存。比如按前后缀区分场景，按目录结构区分场景等。实施例中，将同一采集场景的样本图片单独存放到一个目录中。

步骤S201-步骤S203的过程为获取采集场景的样本图片集的过程。步骤S204-步骤S206的过程为采集场景的样本图片集生成标注文件的过程。

步骤S204：从归属于同一个所述采集场景的样本图片集中选择一张样本图片，将选择的所述样本图片作为待标注图片。由步骤S201-步骤S203可知，所述样本图片集的多张样本图片各不相同，且样本图片是对拍摄范围内的，按照预先设计的采集场景放置的目标物体和按照拍摄规则放置的至少一个非目标物体进行拍摄得到的。其中，所述拍摄规则为所述拍摄范围内的非目标物体不遮挡所述目标物体，且拍摄得到的多张所述样本图片不相同。实施例中，为了获得多张不相同(即有差异)的样本图片，可以通过诸如下述等方式实现：比如，每次拍摄在同一或者不同位置放置不同的非目标物体；或者在同一位置放置相同的非目标物体，但是非目标物体的姿态不同。从采集场景的样本图片集中分别任意选择一张样本图片，用于后续进行标注。

步骤S205：对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，以得到基础标注文件。使用矩形框，对所述目标物体在待标注图片中出现的位置分别进行标注，并将所述目标物体的标识(实施例中该标识为名称)、包含所述目标物体的最小矩形框的左上角和右下角的像素位置保存到对应的基础标注文件中。在进行标注时，可以采用人工标注、半自动化标注、自动化标注这三种方式的任意一种。

在一优选的实施例中，由于待标注图片的数量很少，并且对待标注图片的标注效果，直接决定了对同一采集场景下的样本图片的标注效果。因此，优选采用人工标注的方式进行标注。比如，由可多人(比如5个人)组成临时的标注团队，统一标注标准，对待标注图片进行标注，从而确保标注质量。由于待标注图片的数量很少，所以此处采用人工标注并不会增加多少人工工作量，反而有利于提高标注质量。

基础标注文件的格式可以根据自身需要灵活设定，比如可以保存为XML(Extensible Markup Language，可扩展标记语言)格式，也可以保存为CSV(Comma-Separated Values，逗号分隔值)格式等。基础标注文件的名称则与设定的采集场景的命名规则保持一致。比如采集场景依次命名为1、2、3，则基础标注文件的文件名也依次为1.xml、2.xml、3.xml或者1.csv、2.csv、3.csv。这样只需根据采集场景名称或者编号就能找到对应的基础标注文件。实施例中，基础标注文件为CSV文件，一个目标物体记录一行信息，具体格式举例如下：

obj_1,x_left_up,y_left_up,x_right_bottom,y_right_bottom

obj_2,x_left_up,y_left_up,x_right_bottom,y_right_bottom

其中，obj_1代表目标物体的名称，x_left_up代表包含目标物体的最小矩形框左上角的x坐标，y_left_up代表包含目标物体的最小矩形框左上角的y坐标，x_right_bottom代表包含目标物体的最小矩形框右下角的x坐标，y_right_bottom代表包含目标物体的最小矩形框右下角的y坐标。

步骤S206：根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件。实施例中，可以为采集场景下的多张样本图片生成一个独立的标注文件，即标注文件的文件名称与样本图片的名称保持一致，以文件后缀进行区分。比如，1_1.jpg(即样本图片的名称)对应的标注文件为1_1.csv(即标注文件的文件名称)。具体实现为：根据所述采集场景的标识和所述待标注图片的图片标识限定所述基础标注文件的文件标识；根据所述采集场景的标识和所述样本图片的图片标识限定所述样本图片的标注文件的文件标识，所述样本图片的标注文件的内容与所述基础标注文件的内容一致。其中，所述标识为名称。

在另一优选的实施例中，可以将多个所述基础标注文件进行合并，得到合并标注文件；将所述合并标注文件作为多个所述采集场景的、多张所述样本图片的标注文件。其中，合并标注文件中添加有辅助信息，以对不同采集场景的标注文件进行区分。

下面以标注货架上的“脉动饮料”为例，对本发明实施例的样本图片的标注过程进行说明。

图3为以“脉动饮料”为目标物体，对样本图片进行标注的主要流程示意图。如图3所示，本发明实施例的对样本图片进行标注的主要步骤包括：

步骤S301：为目标物体设计一个采集场景。实施例中目标物体为脉动饮料。图4为本发明实施例的按照采集场景放置目标物体的示意图。如图4所示，货架的每层均放置有脉动饮料；姿态为：最上层左端的脉动饮料正面Logo向左旋转30度、最上层中间的脉动饮料正面Logo向前等；拍摄角度为摄像头斜向下倾斜45度；该采集场景命名为maidong1。

步骤S302：按照所述采集场景，把所述目标物体和摄像头放入预定位置。一旦将目标物体和摄像头按照采集场景固定好之后，在后续的拍摄过程中，保持货架上露出的脉动饮料不被移动、不被遮挡，即保持目标物体在拍摄范围内可见，且在样本图片中的位置不发生变化。

步骤S303：在放置有所述目标物体的货架上，不断引入或者移除非目标物体，并使用摄像头进行拍摄得到样本图片集。样本图片集中的样本图片尽量大于30张。图5-图7分别为引入非目标物体后拍摄得到的样本图片。可以把图5命名为maidong1_1.jpg，把图6命名为maidong1_2.jpg，把图7命名为maidong1_3.jpg，以此类推。把拍摄得到的样本图片统一存储在maidong1的目录。

步骤S304：从所述样本图片集中选择一张样本图片进行人工标注，以得到基础标注文件。比如从maidong1目录下的样本图片集中，挑选一张样本图片进行标注，并把得到的基础标注文件命名为maidong1.csv。所述基础标注文件的内容示例如下：

maidong,363,1,435,148

maidong,819,3,886,140

maidong,477,179,538,257

maidong,741,176,803,283

maidong,409,328,463,424

maidong,714,321,766,431

maidong,479,472,530,551

maidong,669,473,717,549

maidong,426,588,474,657

maidong,598,592,643,660

maidong,746,584,791,652

步骤S305：根据所述基础标注文件，为所述采集场景的多张所述样本图片生成对应的标注文件。遍历maidong1目录下的样本图片(该样本图片为jpg文件)，通过拷贝maidong1.csv的方式，直接生成maidong1_1.csv、maidong1_2.csv和maidong1_3.csv，并分别作为maidong1_1.jpg、maidong1_2.jpg和maidong1_3.jpg的标注文件。

通过本发明实施例的样本图片的标注方法可以看出，按照预先设定的采集场景放置目标物体，并在拍摄范围内不断的放入或移走非目标物体，以多次拍摄得到样本图片集，之后对样本图片集中的待标注图片进行标注，基于标注结果得到样本图片集中样本图片的标注文件，既节省了人力成本、时间成本，而且标注质量高、效率高；样本图片中的非目标物体不遮挡目标物体，方便后续进行标注；针对不同的采集场景分别选择样本图片进行标注，大大减少了标注的工作量，省时省力，且便于生成同一采集场景的多张样本图片的标注文件；将待标注图片的标注结果作为基础标注文件，基于该基础标注文件自动的生成多张样本图片的标注文件，大大减少了生成标注文件所需的时间，进而缩短了图像目标检测模型的上线时间。

图8是根据本发明实施例的样本图片的标注装置的主要模块的示意图。如图8所示，本发明实施例的样本图片的标注装置800，主要包括：

选择模块801，用于从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片作为待标注图片。该模块执行之前，需获取采集场景对应的样本图片集，具体实现为：预先设计至少一个采集场景；按照设计的所述采集场景，把目标物体和拍摄设备放入预定位置；在拍摄范围内，不断地放入或者移走所述非目标物体，以拍摄出多张不同的所述样本图片，多张所述样本图片构成样本图片集。通过上述方式得到的样本图片集中，样本图片中目标物体的位置保持不变。从采集场景的样本图片集分别选取至少一张样本图片作为待标注图片。

标注模块802，用于对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，以得到基础标注文件。使用矩形框，对所述目标物体在待标注图片中出现的位置分别进行标注，并将所述目标物体的标识、所述矩形框的左上角和右下角的像素位置保存到对应的基础标注文件中。实施例中，标注同一个目标物体的矩形框可能有多个，将包含所述目标物体的最小矩形框的左上角和右下角的像素位置保存到所述基础标注文件中。

生成模块803，用于根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件。由于同一采集场景下，目标物体在样本图片的位置保持不变，所以同一采集场景的样本图片集可以共享一个基础标注文件。因此，可以直接为样本图片按照其所归属的采集场景生成对应的标注文件，从而完成样本图片的自动化标注工作，无需人工参与。

从以上描述可以看出，按照预先设定的采集场景放置目标物体，并在拍摄范围内不断的放入或移走非目标物体，以多次拍摄得到样本图片集，之后对样本图片集中的待标注图片进行标注，基于标注结果得到样本图片集中样本图片的标注文件，既节省了人力成本、时间成本，而且标注质量高、效率高；样本图片中的非目标物体不遮挡目标物体，方便后续进行标注；针对不同的采集场景分别选择样本图片进行标注，大大减少了标注的工作量，省时省力，且便于生成同一采集场景的多张样本图片的标注文件；将待标注图片的标注结果作为基础标注文件，基于该基础标注文件自动的生成多张样本图片的标注文件，大大减少了生成标注文件所需的时间，进而缩短了图像目标检测模型的上线时间。

图9示出了可以应用本发明实施例的样本图片的标注方法或样本图片的标注装置的示例性系统架构900。

如图9所示，系统架构900可以包括终端设备901、902、903，网络904和服务器905。网络904用以在终端设备901、902、903和服务器905之间提供通信链路的介质。网络904可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备901、902、903通过网络904与服务器905交互，以接收或发送消息等。终端设备901、902、903上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备901、902、903可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器905可以是提供各种服务的服务器，例如对管理员利用终端设备901、902、903所提供的样本图片进行处理的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的样本图片进行选择、打标等处理，并将处理结果(例如标注文件)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的样本图片的标注方法一般由服务器905执行，相应地，样本图片的标注装置一般设置于服务器905中。

应该理解，图9中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

根据本发明的实施例，本发明还提供了一种电子设备和一种计算机可读介质。

本发明的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种样本图片的标注方法。

本发明的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种样本图片的标注方法。

下面参考图10，其示出了适用于来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统1000的结构示意图。图10示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图10所示，计算机系统1000包括中央处理单元(CPU)1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储部分1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中，还存储有计算机系统1000操作所需的各种程序和数据。CPU 1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。

以下部件连接至I/O接口1005：包括键盘、鼠标等的输入部分1006；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1007；包括硬盘等的存储部分1008；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1100也根据需要连接至I/O接口1005。可拆卸介质1101，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1100上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文主要步骤图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行主要步骤图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1101被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1001执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括选择模块、标注模块和生成模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，选择模块还可以被描述为“从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片作为待标注图片的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片作为待标注图片；其中，所述样本图片集中的样本图片是对按照所述采集场景放置的目标物体和按照拍摄规则放置的至少一个非目标物体进行拍摄得到的；对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，以得到基础标注文件；根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件。

从以上描述可以看出，按照预先设定的采集场景放置目标物体，并在拍摄范围内不断的放入或移走非目标物体，以多次拍摄得到样本图片集，之后对样本图片集中的待标注图片进行标注，基于标注结果得到样本图片集中样本图片的标注文件，既节省了人力成本、时间成本，而且标注质量高、效率高；样本图片中的非目标物体不遮挡目标物体，方便后续进行标注；针对不同的采集场景分别选择样本图片进行标注，大大减少了标注的工作量，省时省力，且便于生成同一采集场景的多张样本图片的标注文件；将待标注图片的标注结果作为基础标注文件，基于该基础标注文件自动的生成多张样本图片的标注文件，大大减少了生成标注文件所需的时间，进而缩短了图像目标检测模型的上线时间。

上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (14)

1.一种样本图片的标注方法，其特征在于，包括：

从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片作为待标注图片；其中，所述样本图片集中的样本图片是对按照所述采集场景放置的目标物体和按照拍摄规则放置的至少一个非目标物体进行拍摄得到的；

对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，以得到基础标注文件；

根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集场景由下列中的一个或多个定义：所述目标物体的位置、所述目标物体的姿态、拍摄设备的位置、拍摄角度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拍摄规则为在所述采集场景下所述非目标物体不遮挡所述目标物体，且所述拍摄规则包括下列中的一个或多个：所述非目标物体是与所述目标物体外观相似的物体、与所述目标物体的颜色不同的物体、与所述目标物体的形状不同的物体、所述非目标物体在所述样本图片中的数量不同、拍摄时的光照情况不同。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片，包括：从每一个样本图片集中选择一张样本图片。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，得到基础标注文件，包括：

使用矩形框对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注；

将所述目标物体的标识、所述矩形框的左上角和右下角的像素位置保存到基础标注文件中。

6.根据权利要求1至5的任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件，包括：

根据所述采集场景的标识和所述待标注图片的图片标识限定所述基础标注文件的文件标识；

根据所述采集场景的标识和所述样本图片的图片标识限定所述样本图片的标注文件的文件标识，所述样本图片的标注文件的内容与所述基础标注文件的内容一致。

7.一种样本图片的标注装置，其特征在于，包括：

选择模块，用于从归属于同一个采集场景的样本图片集中选择样本图片作为待标注图片；其中，所述样本图片集中的样本图片是对按照所述采集场景放置的目标物体和按照拍摄规则放置的至少一个非目标物体进行拍摄得到的；

标注模块，用于对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注，以得到基础标注文件；

生成模块，用于根据所述基础标注文件，为所述采集场景下的所述样本图片生成对应的标注文件。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述采集场景由下列中的一个或多个定义：所述目标物体的位置、所述目标物体的姿态、拍摄设备的位置、拍摄角度。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述拍摄规则为在所述采集场景下所述非目标物体不遮挡所述目标物体，且所述拍摄规则包括下列中的一个或多个：所述非目标物体是与所述目标物体外观相似的物体、与所述目标物体的颜色不同的物体、与所述目标物体的形状不同的物体、所述非目标物体在所述样本图片中的数量不同、拍摄时的光照情况不同。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述选择模块，还用于：从每一个样本图片集中选择一张样本图片。

11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述标注模块，还用于：

使用矩形框对所述目标物体在所述待标注图片中出现的位置进行标注；以及

将所述目标物体的标识、所述矩形框的左上角和右下角的像素位置保存到基础标注文件中。

12.根据权利要求7至11的任一项所述的装置，其特征在于，所述生成模块，还用于：

根据所述采集场景的标识和所述待标注图片的图片标识限定所述基础标注文件的文件标识；以及

根据所述采集场景的标识和所述样本图片的图片标识限定所述样本图片的标注文件的文件标识，所述样本图片的标注文件的内容与所述基础标注文件的内容一致。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

14.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

Images