[发明专利]模型辅助式数据标注系统及标注方法

说明书

本发明公开了一种模型辅助式数据标注系统，包括：模型辅助标注子系统，用于基于辅助标注模型自动对所述输入图像进行数据标注，并得到一模型辅助数据标注结果并存储；人工标注子系统，连接所述模型辅助标注子系统，用于将所述输入图像提供给标注人员进行人工数据标注，并得到一第一人工数据标注结果并存储，所述人工标注子系统还用于将所述模型辅助标注子系统标注的所述模型辅助数据标注结果提供给所述标注人员，以对所述模型辅助数据标注结果进行进一步的人工标注，得到一第二人工数据标注结果并存储，本发明将系统数据标注和人工数据标注结合起来，并根据人工数据标记结果迭代更新辅助标注模型，提高了系统数据标注的速度和准确度。

技术领域

本发明涉及一种数据标注系统，尤其涉及一种基于计算机视觉识别技术的模型辅助式数据标注系统及标注方法。

背景技术

近些年，基于深度学习的计算机视觉识别技术被广泛应用于各行各业。一个表现优异的深度学习模型需要大量的高质量的标注数据予以支持，而这些高质量的标注数据目前几乎全部采用人工标注方式标注而得。人工数据标注方式效率十分低下，而且标注结果是否准确很大程度上依赖于标注人员的标注水平，所以通过人工标注方式对数据进行标注的质量无法实现有效保证。

另外比如在图像数据标注场景中，现有的数据标注系统需要对新加入的图像进行从头至尾的重新标记，而大多时候，新加入的图像中的大部分区域与已经过数据标注的旧图像的图像内容完全相同。此时若系统对新图像进行数据重新标注，无疑降低了数据标注系统的数据标注效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种模型辅助式数据标注系统，以解决上述技术问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

提供一种模型辅助式数据标注系统，用于对输入图像进行数据标注，包括：

模型辅助标注子系统，用于基于训练形成的辅助标注模型自动对所述输入图像进行数据标注，并得到一模型辅助数据标注结果并存储；

人工标注子系统，连接所述模型辅助标注子系统，用于将所述输入图像提供给标注人员进行人工数据标注，并得到一第一人工数据标注结果并存储，

所述人工标注子系统还用于将所述模型辅助标注子系统标注的所述模型辅助数据标注结果提供给所述标注人员，以对所述模型辅助数据标注结果进行进一步的人工标注，得到一第二人工数据标注结果并存储；

所述模型辅助标注子系统还用于以所述模型辅助数据标注结果、和/或所述第一人工数据标注结果、和/或所述第二人工数据标注结果为训练样本，训练得到所述辅助标注模型。

优选地，所述模型辅助标注子系统中包括：

超参策略选择模块，用于提供给一模型训练模块选择训练所述辅助标注模型所需的超参数；

网络架构选择模块，用于提供给所述模型训练模块选择训练所述辅助标注模型所需的网络架构；

模型训练模块，分别连接所述超参策略选择模块和所述网络架构选择模块，用于以所述模型辅助数据标注结果、和/或所述第一人工数据标注结果、和/或所述第二人工数据标注结果作为训练样本，并基于所选的各所述超参数和对应的所述网络架构，训练得到多个所述辅助标注模型；

模型评价模块，连接所述模型训练模块，用于对各所述辅助标注模型进行模型评价，最终确定用于对输入图像进行数据标注的最优的所述辅助标注模型；

模型推理模块，连接所述模型评价模块，用于将最优的所述辅助标注模型推送给一模型辅助数据标注模块；

模型辅助数据标注模块，连接所述模型推理模块，用于基于最优的所述辅助标注模型自动对所述输入图像进行数据标注，并得到所述模型辅助数据标注结果并存储。

优选地，所述人工标注子系统中具体包括：