[发明专利]数据标注方法和装置、电子设备、计算机存储介质

说明书

本公开实施例提供了一种数据标注方法和装置、电子设备、计算机存储介质，其中，方法包括：获得目标人物对应的多个图像，每个图像包括至少一个人脸图像；基于对所述多个图像中包括的多个人脸图像的筛选，得到所述目标人物的底数据库，所述底数据库包括所述多个人脸图像中与所述目标人物对应的至少一个人脸图像；基于所述底数据库，对所述多个图像进行所述目标人物的标注。本公开上述实施例，基于底数据库对图像进行标注，加快了标注速度。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术，尤其是一种数据标注方法和装置、电子设备、计算机存储介质。

背景技术

近些年在计算机视觉领域，深度学习已经被广泛应用在图像分类、定位、分割、识别等任务中。网络结构是深度网络能够解决各种机器视觉应用问题的核心和基础。

数据集是深度学习技术发展的基石。在人脸识别领域，由于人对应的人名数量庞大，训练可靠的人脸识别和人脸验证的模型，需要大规模的数据集。建立大规模人脸数据集主要分为两个步骤：图片搜集和数据标注。

发明内容

本公开实施例提供的一种数据标注技术。

根据本公开实施例的一个方面，提供的一种数据标注方法，包括：

获得目标人物对应的多个图像，每个图像包括至少一个人脸图像；

基于对所述多个图像中包括的多个人脸图像的筛选，得到所述目标人物的底数据库，所述底数据库包括所述多个人脸图像中与所述目标人物对应的至少一个人脸图像；

基于所述底数据库，对所述多个图像进行所述目标人物的标注。

在基于本发明上述方法的另一个实施例中，所述基于对所述多个图像中包括的多个人脸图像的筛选，获得所述目标人物的底数据库，包括：

从所述多个图像中选择预设数量的候选图像；

基于对所述预设数量的候选图像中包括的多个候选人脸图像的筛选，得到所述目标人物的底数据库。

在基于本发明上述方法的另一个实施例中，所述基于对所述预设数量的候选图像中包括的多个候选人脸图像的筛选，得到所述目标人物的底数据库，包括：

将所述多个候选人脸图像中出现次数最多的人物所对应的至少一个候选人脸图像添加到所述目标人物的底数据库。

在基于本发明上述方法的另一个实施例中，所述将所述多个候选人脸图像中出现次数最多的人物所对应的至少一个候选人脸图像添加到所述目标人物的底数据库，包括：

响应于所述多个候选人脸图像中出现次数最多的人物所对应的至少一个候选人脸图像的数量大于或等于预设阈值，将所述至少一个候选人脸图像添加到所述目标人物的底数据库。

在基于本发明上述方法的另一个实施例中，所述方法还包括：将所述至少一个候选人脸图像标注为所述目标人物。

在基于本发明上述方法的另一个实施例中，所述方法还包括：

响应于所述多个候选人脸图像中出现次数最多的人物所对应的至少一个候选人脸图像的数量小于所述预设阈值，终止对所述目标人物的标注。

在基于本发明上述方法的另一个实施例中，所述从所述多个图像中选择预设数量的候选图像，包括：

将所述多个图像中与所述目标人物的相关度最高的预设数量的图像确定为所述候选图像。

在基于本发明上述方法的另一个实施例中，在所述基于对所述多个图像中包括的多个人脸图像的筛选，得到所述目标人物的底数据库之前，还包括：

对所述多个图像中的至少一个图像进行人脸识别，获得所述至少一个图像中每个图像的至少一个人脸框，每个所述人脸框对应一个人脸图像。