[发明专利]标签校验方法和设备

权利要求书

1.一种标签校验方法，其特征在于，该方法包括：

利用原始训练图片和原始训练图片对应的原始训练标签生成与原始训练图片对应的图片-标签校验数据；所述图片-标签校验数据至少包括：所述原始训练标签；

在确定对原始训练图片当前对应的当前训练标签进行校验时，依据已生成的与所述原始训练图片对应的图片-标签校验数据对原始训练图片当前对应的当前训练标签进行校验，并在原始训练图片当前对应的当前训练标签未通过校验时，利用已生成的所述原始训练图片对应的所述图片-标签校验数据更新原始训练图片当前对应的当前训练标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用原始训练图片和原始训练图片对应的原始训练标签生成与原始训练图片对应的图片-标签校验数据，包括：

获取原始训练图片和原始训练图片对应的原始训练标签；

将获取到的原始训练图片对应的原始训练标签添加至原始训练图片的指定位置，得到原始训练图片对应的图片-标签校验数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指定位置为：尾部，或者头部。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定对原始训练图片当前对应的当前训练标签进行校验包括：

当已接收到外部触发的针对所述原始训练图片的标签校验指令时，确定对所述原始训练图片当前对应的当前训练标签进行校验；或者，

在检测到深度学习模型的测试精度值小于设定精度值时，若所述原始训练图片、以及所述原始训练图片当前对应的当前训练标签当前还未参与到所述深度学习模型的训练，则确定对所述原始训练图片当前对应的当前训练标签进行校验；所述测试精度值是通过测试样本测试出的所述深度学习模型的精度值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据已生成的所述原始训练图片对应的图片-标签校验数据对原始训练图片当前对应的当前训练标签进行校验包括：

从已生成的所述原始训练图片对应的图片-标签校验数据中读取原始训练标签；

比较读取到的原始训练标签与所述原始训练图片当前对应的当前训练标签是否一致，如果一致，则确定原始训练图片当前对应的当前训练标签通过校验，如果不一致，则确定原始训练图片当前对应的当前训练标签未通过校验。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用已生成的所述原始训练图片对应的所述图片-标签校验数据更新原始训练图片当前对应的当前训练标签包括：

将所述原始训练图片当前对应的当前训练标签更新为所述原始训练图片对应的图片-标签校验数据中的原始训练标签。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用已生成的所述原始训练图片对应的所述图片-标签校验数据更新原始训练图片当前对应的当前训练标签后，该方法进一步包括：

依据所述原始训练图片、所述原始训练图片当前对应的当前训练标签训练深度学习模型。

8.根据权利要求1至7任一所述的方法，其特征在于，该方法应用于服务器；

所述原始训练图片对应的原始训练标签是所述服务器获取的经由终端设备标注的用于描述原始训练图片的训练标签。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在完成训练深度学习模型之后，该方法进一步包括：

将待检测的图像输入至所述深度学习模型，以由所述深度学习模型对输入的图像进行图像处理并输出处理结果；所述图像处理至少包括：目标识别，和/或，场景分隔，和/或，对象检测。

10.一种标签校验装置，其特征在于，该装置包括：

校验数据生成单元，用于利用原始训练图片和原始训练图片对应的原始训练标签生成与原始训练图片对应的图片-标签校验数据；所述图片-标签校验数据至少包括：所述原始训练标签；

校验单元，用于在确定对原始训练图片当前对应的当前训练标签进行校验时，依据所述校验数据生成单元已生成的与所述原始训练图片对应的图片-标签校验数据对原始训练图片当前对应的当前训练标签进行校验；

更新单元，用于在所述校验单元校验出原始训练图片当前对应的当前训练标签未通过校验时，利用已生成的所述原始训练图片对应的所述图片-标签校验数据更新原始训练图片当前对应的当前训练标签。