一种基于深度强化学习的图像数据自动化标注方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110355995.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113076950A | 公开（公告）日 | 2021-07-06 |
| 申请公布号 | CN113076950A | 申请公布日 | 2021-07-06 |
| 分类号 | G06K9/32（2006.01）I;G06K9/34（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 何弢;廖文龙;章舸帆 | 申请（专利权）人 | 酷哇科技有限公司 |
| 代理机构 | 上海段和段律师事务所 | 代理人 | 李佳俊;郭国中 |
| 地址 | 241000安徽省芜湖市鸠江区鸠江电子产业园综合楼7楼7004室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度强化学习的图像数据自动化标注方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：步骤1：深度学习算法：用于自动生成目标检测、实例分割粗糙预标注；步骤2：强化学习算法：用于自动修正标注结果、对粗糙预标注结果进行微调。本发明能够能够利用深度学习算法，自动化生成粗糙的预标注结果，并使用强化学习算法，学习图像标注员对上述粗糙预标注结果的修正策略，通过在线学习这种调整策略，减少标注员手工干预、修正的幅度和频次。 |
