本公開的實施例涉及抽樣方法、計算設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能時代的到來，ai訓(xùn)練用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求越來越大，雖然一些場景可以使用未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，但在智能體（agent）創(chuàng)建或者垂域模型創(chuàng)建中，使用已標(biāo)注數(shù)據(jù)對機器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行例如微調(diào)是常用的技術(shù)手段，因此對標(biāo)注數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量也提出了更高要求。當(dāng)人工或者機器例如專用或者非專用的算法完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，需要對標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行驗收，然而越來越大的標(biāo)注數(shù)據(jù)量對驗收工作提出了挑戰(zhàn)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本公開至少一個實施例提供一種抽樣方法，包括：

2、獲取多個圖像的已標(biāo)注數(shù)據(jù)；

3、確定每個圖像的所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度；以及

4、基于所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度從所述多個圖像中進(jìn)行抽樣，其中，具有更低所述準(zhǔn)確程度的圖像更有更高的抽樣優(yōu)先級。

5、在至少一個實施例中，確定每個圖像的所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度，包括：

6、對所述多個圖像進(jìn)行文本檢測獲得每個圖像對應(yīng)的文本檢測結(jié)果；

7、根據(jù)每個圖像的所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)和所述文本檢測結(jié)果確定該圖像的所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度。

8、在至少一個實施例中，所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)包括每個圖像的一個或多個標(biāo)注框的位置和呈現(xiàn)文本，所述文本檢測結(jié)果包括一個或多個文本檢測框的位置和檢測文本，所述準(zhǔn)確程度包括所述一個或多個標(biāo)注框和所述一個或多個文本檢測框之間的第一匹配度，以及根據(jù)所述第一匹配度確定具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的標(biāo)注框的呈現(xiàn)文本和文本檢測框的檢測文本之間的第二匹配度。

9、在至少一個實施例中，不存在所述關(guān)聯(lián)關(guān)系的文本檢測框為該圖像的漏標(biāo)標(biāo)注框，不存在所述關(guān)聯(lián)關(guān)系的標(biāo)注框為該圖像的錯標(biāo)標(biāo)注框，存在所述關(guān)聯(lián)關(guān)系且所述第二匹配度滿足要求的標(biāo)注框為該圖像的正確標(biāo)注框，存在所述關(guān)聯(lián)關(guān)系但所述第二匹配度不滿足要求的標(biāo)注框為該圖像的錯標(biāo)標(biāo)注框；

10、所述方法還包括：

11、基于該圖像的正確標(biāo)注框、漏標(biāo)標(biāo)注框以及錯標(biāo)標(biāo)注框確定該圖像的所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度。

12、在至少一個實施例中，所述第一匹配度是根據(jù)標(biāo)注框和文本檢測框的交集和該文本檢測框之間的比值計算的。

13、在至少一個實施例中，響應(yīng)于和標(biāo)注框確定所述關(guān)聯(lián)關(guān)系的文本檢測框為多個，根據(jù)多個文本檢測框的位置合并多個文本檢測框的檢測文本。

14、在至少一個實施例中，根據(jù)所述第一匹配度確定具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的標(biāo)注框的呈現(xiàn)文本和文本檢測框的檢測文本之間的第二匹配度，包括：

15、獲取呈現(xiàn)文本和檢測文本之間相互轉(zhuǎn)化所需的最少編輯操作，其中，所述編輯操作包括插入字符、刪除字符和替換字符的至少一種；

16、根據(jù)所述插入字符的次數(shù)、所述刪除字符的次數(shù)、所述替換字符的次數(shù)以及目標(biāo)文本的字符長度確定所述第二匹配度，其中，所述目標(biāo)文本是呈現(xiàn)文本或者檢測文本。

17、在至少一個實施例中，具有更小所述準(zhǔn)確程度的圖像更有更高的抽樣優(yōu)先級，包括：

18、根據(jù)所述準(zhǔn)確程度對所述多個圖像進(jìn)行排序，具有更低所述準(zhǔn)確程度的圖像位于所述多個圖像的更前位次；

19、本公開至少一個實施例提供一種計算設(shè)備，包括：

20、處理器；

21、存儲器，包括一個或多個計算機程序指令；

22、其中，所述一個或多個計算機程序指令被存儲在所述存儲器中，并由所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)本公開任一實施例提供的抽樣方法。

23、本公開至少一個實施例提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，用于存儲非暫時性計算機可讀指令，當(dāng)所述非暫時性計算機可讀指令由計算機執(zhí)行時可以實現(xiàn)本公開任一實施例提供的抽樣方法。

技術(shù)特征：

1.一種抽樣方法，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，確定每個圖像的所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)包括每個圖像的一個或多個標(biāo)注框的位置和呈現(xiàn)文本，所述文本檢測結(jié)果包括一個或多個文本檢測框的位置和檢測文本，所述準(zhǔn)確程度包括所述一個或多個標(biāo)注框和所述一個或多個文本檢測框之間的第一匹配度，以及根據(jù)所述第一匹配度確定具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的標(biāo)注框的呈現(xiàn)文本和文本檢測框的檢測文本之間的第二匹配度。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，不存在所述關(guān)聯(lián)關(guān)系的文本檢測框為該圖像的漏標(biāo)標(biāo)注框，不存在所述關(guān)聯(lián)關(guān)系的標(biāo)注框為該圖像的錯標(biāo)標(biāo)注框，存在所述關(guān)聯(lián)關(guān)系且所述第二匹配度滿足要求的標(biāo)注框為該圖像的正確標(biāo)注框，存在所述關(guān)聯(lián)關(guān)系但所述第二匹配度不滿足要求的標(biāo)注框為該圖像的錯標(biāo)標(biāo)注框；

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述第一匹配度是根據(jù)標(biāo)注框和文本檢測框的交集和該文本檢測框之間的比值計算的。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述方法，其中，根據(jù)所述第一匹配度確定具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的標(biāo)注框的呈現(xiàn)文本和文本檢測框的檢測文本之間的第二匹配度，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，具有更小所述準(zhǔn)確程度的圖像更有更高的抽樣優(yōu)先級，包括：

9.一種計算設(shè)備，包括：

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，非暫時性存儲有計算機可讀指令，其中，當(dāng)所述計算機可讀指令由處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-8任一項所述的抽樣方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開涉及抽樣方法、計算設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，其中抽樣方法包括：獲取多個圖像的已標(biāo)注數(shù)據(jù)；確定每個圖像的所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度；以及基于所述已標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度從所述多個圖像中進(jìn)行抽樣，其中，具有更低所述準(zhǔn)確程度的圖像更有更高的抽樣優(yōu)先級。

技術(shù)研發(fā)人員：王淼軍,李陽,楊帆
受保護(hù)的技術(shù)使用者：湖北星紀(jì)魅族集團(tuán)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/29