[发明专利]一种深度学习图像标注的方法和系统

摘要

本发明公开了一种深度学习图像标注的方法，该方法基于众包平台对图像进行标注，本发明还公开了一种深度学习图像标注的系统，包括：用户注册系统、用户管理中心、任务分发及回收系统、核对系统和计费系统，本发明通过互联网众包的思想，将标注任务分配给所有在系统注册的标签工，并设计合理的核验系统、计费系统、任务分发系统来解决传统方法易出错、耗时长、难校验、数据易泄露的缺点问题。

主权项

1.一种深度学习图像标注的方法，其特征在于，该方法基于众包平台对图像进行标注，包括以下步骤：步骤S1、客户或者对图像进行标注的标签工通过用户注册系统进行注册，成为标注系统的用户；步骤S2、客户提交标注任务至标注系统；步骤S3、标注系统对客户提交的标注任务量进行估价，估价算法如下；设客户提交的标注任务共有C类，每一类任务的单价为p_c，总量为N_c，则标注任务估价为：步骤S4、将估价反馈给客户，客户如果愿意按估价付费，则执行下一步方法流程，客户如果不愿意按估价付费，则结束该方法流程；步骤S5、图像标注任务分发及回收系统给标签工分发图像标注任务及回收图像标注结果；具体包括以下步骤：步骤S51、图像标注任务分发系统首先初始化标注任务：将标注任务标记为待标注状态；步骤S52、随机选取一名在线标签工i开始标注任务，图像标注任务分发系统将处于待标注状态的图像随机选取1张分发给在线标签工i，并将该图像的状态修改为在标注状态；步骤S53、在线标签工i完成标注任务，图像标注任务回收系统收到标注结果，并将其对应的状态修改为已标注且待核对状态；步骤S54、随机选取一名在线标签工j，其中，j≠i，开始核对标注结果，图像标注任务分发系统将处于待核对状态的图像随机选取1张分发给在线标签工j，并将该图像的状态修改为在核对状态；步骤S55、在线标签工j完成核对任务，图像标注任务回收系统收到核验结果，并将其对应的状态修改为已核验状态；步骤S56、随机选取一名在线标签工k，其中，k≠i且k≠j，开始核对标注结果，图像标注任务分发系统将处于已核对状态的图像随机选取1张分发给在线标签工k，若核验通过，则将其对应的状态修改为标注通过状态；若核验不通过，则转到步骤S51；步骤S57、循环步骤S52到步骤S56，直到所有标注任务标注通过；步骤S6、所有标注任务标注完成；步骤S7、给进行图像标注及核对的标签工付费，并更新用户管理中心相应的付费信息，付费算法如下：设第c类图像标注任务，单张图片系统成本为p_sc，单张图片拟盈利p_fc，若标签工j完成第c类标注任务标注的获利为p_b，完成总图片数量为完成第c类标注任务核对的获利为p_h，完成总图片数量为则应该向标签工支付总费用为Salary_j：s.t.其中，*表示标量乘法，Fb为图像标注任务奖惩因子，Fh为图像核对任务奖惩因子，Fb、Fh为大于1的正数，值越大表示奖励越小，s.t.为约束条件；步骤S8、通知客户标注任务完成，等待客户下载标注结果；步骤S9、客户下载标注结果；步骤S10、流程结束。