[发明专利]数据集标注方法、数据集标注装置和计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了一种数据集标注方法、数据集标注装置和计算机可读存储介质。其中，数据集标注方法，包括：接收待标注数据，解析待标注数据以确定待标注数据的任务类别，将待标注数据根据任务类别存储至本地存储区；响应于标注指令标注待标注数据，以确定待标注数据的轮廓坐标集；确定任务类别相应的坐标筛选条件，根据坐标筛选条件对轮廓坐标集中的坐标点进行筛选，确定目标坐标集；其中，任务类型包括：基于深度学习任务的目标分割和目标检测。本发明用于对深度学习数据标注任务的数据集进行辅助标注，针对不同的待标注数据设置了不同的筛选条件，提升了数据集的标注速度以及质量，还实现了降低标注人员工作难度的同时，还提高了标注的效率。

技术领域

本发明属于数据标注技术领域，具体而言，涉及一种数据集标注方法、一种数据集标注装置和一种计算机可读存储介质。

背景技术

在众多的基于深度学习任务的图像数据集标注工具以及图像数据标注平台中，传统的图像数据集标注形式一般为人工手动标注，一般根据深度学习应用任务的不同图像数据集的标注工具以及方式也不同。其中，目标检测同时包含目标类别和目标定位，标注形式为标记图像中目标的位置以及该位置的目标的类别标签；目标分割与目标分割类似都需要标注目标位置以及目标类别，不同点在于目标分割为像素级别的物体外轮廓标注而目标检测是矩形轮廓标注。

在数据众包标注平台中，视觉相关任务常常需要对图像数据进行标注，如何使得数据标注人员能高效且准确的完成图像标注任务成为亟需解决的问题。

发明内容

本发明旨在解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的第一方面提出了一种数据集标注方法。

本发明的第二方面提出了一种数据集标注装置。

本发明的第三方面提出了一种计算机可读存储介质。

有鉴于此，根据本发明的第一方面提出了一种数据集标注方法，包括：接收待标注数据，解析待标注数据以确定待标注数据的任务类别，将待标注数据根据任务类别存储至本地存储区；响应于标注指令标注待标注数据，以确定待标注数据的轮廓坐标集；确定任务类别相应的坐标筛选条件，根据坐标筛选条件对轮廓坐标集中的坐标点进行筛选，确定目标坐标集；其中，任务类型包括：基于深度学习任务的目标分割和目标检测。