[发明专利]一种基于深度学习的图像自动化标注方法及系统在审
| 申请号： | 201810653276.8 | 申请日： | 2018-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN108985293A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 高河涛 | 申请（专利权）人： | 深源恒际科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06T7/00;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 夏静洁 |
| 地址： | 100086 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的图像自动化标注方法及系统，包括：采集待标注数据存入分布式文件系统中，对待标注数据创建标注任务；判断是否存在可供使用的自动标注模型，若不存在，则将一部分标注数据分配人工标注，根据人工标注结果训练初步自动标注模型；若存在，则在已有自动标注模型的情况下，对新建的标注任务执行自动化标注；自动化标注结束后，标注人员对自动化标注结果进行人工复核，并将标注结果存入数据库中，用于后续的模型训练和优化。本发明通过前期少部分人工标注构建出模型后，即可将模型参与到自动化辅助标注任务中，标注人员从标注执行者转变为标注结果核验者，解放了标注劳动力，大大提高了标注速度。 | ||
| 搜索关键词： | 标注 自动化 人工标注 自动标注 分布式文件系统 结果存入数据库 图像 模型训练 任务执行 数据创建 数据分配 构建 核验 复核 采集 学习 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的图像自动化标注方法，其特征在于，包括：步骤1、采集待标注数据存入分布式文件系统中；步骤2、基于标注需求，对待标注数据创建标注任务；步骤3、判断当前是否存在可供使用的自动标注模型，若不存在，则将一部分标注数据分配人工标注，根据人工标注结果训练初步自动标注模型，用于自动化标注；若存在，则在已有自动标注模型的情况下，对新建的标注任务执行自动化标注；步骤4、自动化标注结束后，标注人员对自动化标注结果进行人工复核，并将标注结果存入数据库中，用于后续的模型训练和优化。
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