[发明专利]用于标注图像样本的方法、设备及计算机可读介质

权利要求书

1.一种用于标注图像样本的方法，应用于第一网络设备，其特征在于，所述方法包括：

接收终端发送的验证码获取请求；

基于所述验证码获取请求生成验证码，其中，所述验证码包括目标标签、第一图像样本和第二图像样本，所述第一图像样本为已确定标签的图像样本，所述第二图像样本为初始标签为待确定标签的图像样本，所述初始标签包括图像识别模型对所述第二图像样本的预测标签，所述图像识别模型基于所述第一图像样本与所述第一图像样本的标签训练得到，其中，所述验证码包括的第一图像样本包括被标注为所述目标标签的第一图像样本和未被标注为所述目标标签的第一图像样本，所述验证码包括的第二图像样本包括被标注为所述目标标签的第二图像样本；

向所述终端发送所述验证码，以使所述终端所归属的用户对所述验证码执行验证操作；

所述基于所述验证码获取请求生成验证码，包括：

从预设的标签集合中选取所述目标标签；

从第一图像样本集合中选取所述被标注为所述目标标签的第一图像样本，以及所述未被标注为所述目标标签的第一图像样本；

从第二图像样本集合中选取所述被标注为所述目标标签的第二图像样本；

基于所述目标标签、所述被标注为所述目标标签的第一图像样本、所述被标注为所述目标标签的第二图像样本和所述未被标注为所述目标标签的第一图像样本，生成所述验证码；

第二图像样本集合中的第二图像样本预先关联第一参数，所述第一参数代表其所关联的第二图像样本被用于用户验证的有效次数；以及

所述方法还包括：

从所述终端接收其所归属的用户关于所述验证码中的图像样本的标注结果，其中，所述标注结果包括所述终端所归属的用户选中的图像样本；

若所述终端所归属的用户选中的图像样本包括所述被标注为所述目标标签的第一图像样本，则将所述被标注为所述目标标签的第二图像样本所关联的第一参数的值增加预设值；

第二图像样本集合中的第二图像样本还预先关联第二参数，所述第二参数代表其所关联的第二图像样本被用户选中的次数；以及

所述方法还包括：

若所述终端所归属的用户选中的图像样本包括所述被标注为所述目标标签的第二图像样本，则将所述被标注为所述目标标签的第二图像样本所关联的第二参数的值增加所述预设值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述终端所归属的用户选中的图像样本不包括所述被标注为所述目标标签的第一图像样本，则向所述终端发送验证失败提示信息，以使所述终端重新发送验证码获取请求。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

周期性地从第二图像样本集合中选取出所关联的第一参数和第二参数满足预设条件的至少一个第二图像样本；

向第二网络设备发送包括所述至少一个第二图像样本和所述至少一个第二图像样本的标签的标签校对请求；

接收所述第二网络设备返回的标签校对结果；

基于所述标签校对结果，将所述至少一个第二图像样本中的部分或全部确定为新的第一图像样本，并将所述新的第一图像样本加入第一图像样本集合，以及从第二图像样本集合中移除所述新的第一图像样本。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于所述标签校对结果，将所述至少一个第二图像样本中的部分或全部确定为新的第一图像样本，并将所述新的第一图像样本加入第一图像样本集合，以及从第二图像样本集合中移除所述新的第一图像样本之后，所述方法还包括：

获取第一初始模型；

基于第一图像样本集合和第一图像样本集合中的第一图像样本的标签，对所述第一初始模型进行训练，得到图像识别模型；

对于第二图像样本集合中的第二图像样本，基于对所述第一初始模型进行训练得到的图像识别模型，预测该第二图像样本所归属的标签，并将该第二图像样本的初始标签设为预测出的标签，以及将该第二图像样本所关联的第一参数和第二参数的值设为零。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取第一初始模型，包括：

获取最近一次基于第一图像样本集合和第一图像样本集合中的第一图像样本的标签训练得到的图像识别模型作为所述第一初始模型。