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公开(公告)号:CN118038213A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410179569.2
申请日:2024-02-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06T7/80 , G06T3/06
Abstract: 本申请公开了一种基于标签检查模型的多模态人工标注标签检查方法及装置,包括:基于开放词汇模型识别2D预测框,检查2D图像数据标签漏标错误、标签不贴合错误、标签名错误,然后通过相机内外参和深度聚类算法生成3D目标框,检查3D点云数据标签漏标错误、标签不贴合错误、标签名错误,最后将3D目标框投影到2D图像生成2D投影框,将2D投影框与2D标注框匹配检查2D目标框、3D目标框关联ID错误,该实施例同时检查了2D目标框和3D数据的标签和ID错误,提高检查效率和准确率,从而能够应对大规模的数据生产,降低数据生产的成本。
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公开(公告)号:CN116229197A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211481061.5
申请日:2022-11-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种预标注模型的构建方法、预标注方法及装置、电子设备,所述预标注模型的构建方法包括:构建预标注初始模型;将未标注的数据集输入所述预标注初始模型中,得到标注数据集;从所述标注数据集筛选出标注不准确的数据;对所述标注不准确的数据进行人工标注;将人工标注后的数据加入到已标注的数据集中,构成新的训练集;使用新的训练集对所述预标注初始模型重新进行训练,得到预标注模型。所述预标注方法包括:获取待标注的数据;将所述待标注的数据输入到上述方法构建的预标注模型中进行预标注。解决了现有技术中存在的算法对数据需求量大,数据质量和数量要求高导致的人工标注成本上升和数据预标注模型效果不佳的问题。
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