申请/专利权人：杭州宇泛智能科技股份有限公司

申请日：2024-06-04

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118298250A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本申请实施例提供一种数据智能标注方法及装置，涉及人工智能领域，方法包括：接收用户发送的图像数据标注指令，根据图像数据标注指令确定对应的待标注图像，采用任务分类模型和计算机视觉自监督模型中分类精度较大的一个进行待标注图像的类别标注操作；采用任务检测模型和开放词汇检测模型中检测精度较大的一个进行待标注图像的目标标注操作，采用任务分割模型和SAM分割模型中分割精度较大的一个进行待标注图像的实例分割操作；根据类别标注操作、目标标注操作以及实例分割操作，得到经过标注后的图像；本申请能够有效提高数据标注的效率和准确率。

主权项：1.一种数据智能标注方法，其特征在于，所述方法包括：接收用户发送的图像数据标注指令，根据所述图像数据标注指令确定对应的待标注图像；根据预设计算机视觉自监督模型对所述待标注图像进行特征提取，得到对应的图像特征，对所述图像特征进行聚类处理，确定所述图像特征的预标注类别，将所述预标注类别设定为类别训练集和类别测试集，根据所述类别训练集对预设任务分类模型进行模型训练，并根据所述类别测试集对经过所述模型训练后的任务分类模型和所述计算机视觉自监督模型进行模型测试，确定对应的分类精度，采用所述任务分类模型和所述计算机视觉自监督模型中所述分类精度较大的一个进行所述待标注图像的类别标注操作；将所述待标注图像的待标注目标名称作为提示词输入预设开放词汇检测模型，得到对应的预标注框，将所述预标注框设定为检测训练集和检测测试集，根据所述检测训练集对预设任务检测模型进行模型训练，并根据所述检测测试集对经过所述模型训练后的任务检测模型和所述开放词汇检测模型进行模型测试，确定对应的检测精度，采用所述任务检测模型和所述开放词汇检测模型中所述检测精度较大的一个进行所述待标注图像的目标标注操作；将所述预标注框设定为分割训练集和分割测试集，根据所述分割训练集对预设任务分割模型进行模型训练，将所述预标注框作为提示框输入经过所述模型训练后的任务分割模型和预设SAM分割模型，确定对应的实例分割精度，采用所述任务分割模型和所述SAM分割模型中所述分割精度较大的一个进行所述待标注图像的实例分割操作；根据所述类别标注操作、所述目标标注操作以及所述实例分割操作，得到经过标注后的图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州宇泛智能科技股份有限公司 数据智能标注方法及装置

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