[发明专利]数据标注方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种数据标注方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标数据；

将所述目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，输出最终标注结果；其中，所述数据标注模型包含多个数据标注子模型，所述数据标注模型基于多个所述数据标注子模型的泛化能力确定所述最终标注结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标数据的步骤，包括：

在指定场景中采集目标数据；

对采集的所述目标数据进行数据清洗。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据清洗至少包括以下之一：灰度直方图处理、图像信息熵处理、图像哈希相似度处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，输出最终标注结果的步骤，包括：

确定各个数据标注子模型的泛化能力；

将所述目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，基于所述泛化能力输出最终标注结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定各个数据标注子模型的泛化能力的步骤，包括：

获取多个公开数据集，所述公开数据集包含多个原始数据和所述原始数据对应的标注真值；

从多个所述公开数据集中随机提取数据，将提取的所述数据组合为混合数据集；

使用各个数据标注子模型标注所述混合数据集的数据，得到各个数据标注子模型的第一标注结果；

基于所述第一标注结果和所述混合数据集中该数据的标注真值，确定各个所述数据标注子模型的泛化能力。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，基于所述泛化能力输出最终标注结果的步骤，包括：

将所述目标数据输入各个所述数据标注子模型中，得到各个所述数据标注子模型的第二标注结果；

基于各个所述数据标注子模型的第二标注结果和各个所述数据标注子模型的泛化能力，输出最终标注结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于各个所述数据标注子模型的第二标注结果和各个所述数据标注子模型的泛化能力，输出最终标注结果的步骤，包括：

基于各个所述数据标注子模型的第二标注结果和各个所述数据标注子模型的泛化能力，确定各个所述数据标注子模型的置信度；

将所述置信度最高的所述数据标注子模型的第二标注结果，作为所述最终标注结果。

8.一种数据标注装置，其特征在于，所述装置包括：

目标数据获取模块，用于获取目标数据；

标注结果输出模块，用于将所述目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，输出最终标注结果；其中，所述数据标注模型包含多个数据标注子模型，所述数据标注模型基于多个所述数据标注子模型的泛化能力确定所述最终标注结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1-7任一项所述的数据标注方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1-7任一项所述的数据标注方法的步骤。