基于深度学习的图像数据标注系统及其方法
公开
摘要
本发明公开了基于深度学习的图像数据标注系统及方法，该系统包括：聚类模块，用于基于聚类挑选出待标注启动数据，其中待标注启动数据在标注后作为小样本深度学习模块的输入数据；小样本深度学习模块，用于接收标注后的启动数据，对深度学习模型进行训练；交互模块，用于抽样获取深度学习模型的标识结果，根据深度学习模型的识别精度启动半监督训练模块对深度学习模型进行循环训练；半监督训练模块，用于获取未标注的样本图像的预测标注框，对预测标注框进行筛选，并根据筛选出的预测标注框对深度学习模型进行迭代更新。本发明可以通过较少的启动标注数据对算法模型进行训练，获得实际可用的高质量批注结果，大幅地降低了标注成本。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的图像数据标注系统及其方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612702A
申请号 ：
CN202210090745.6
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-01-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
钟成周颖婕邓星张泽熙
申请人 ：
珠高智能科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市宝安区新安街道海滨社区N26区宝兴路21号万俊经贸大厦504
代理机构 ：
广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人 ：
张芬
优先权 ：
CN202210090745.6
主分类号 ：
G06V10/762
IPC分类号 ：
G06V10/762 G06V10/774 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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