数据标注模型训练方法、装置、电子设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种数据标注模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取医疗图像数据；对所述医疗图像数据进行过滤，获得过滤数据；对所述过滤数据进行分类，获得不同类别的分类数据；获取所述分类数据对应的标注信息；根据所述分类数据的类别，将所述分类数据与所述标注信息构成标注数据；使用所述标注数据进行训练，获得数据标注模型。2.根据权利要求1所述的数据标注模型训练方法，其特征在于，所述使用所述标注数据进行训练，获得数据标注模型之后，所述数据标注模型训练方法还包括：获取测试数据；使用所述测试数据对所述数据标注模型进行测试，获得测试结果；若所述测试结果为所述数据标注模型正常，确定所述数据标注模型为训练好的数据标注模型。3.根据权利要求2所述的数据标注模型训练方法，其特征在于，所述数据标注模型训练方法还包括：若所述测试结果为所述数据标注模型异常，确定所述数据标注模型为未训练好的数据标注模型；对所述未训练好的数据标注模型继续进行训练。4.根据权利要求2所述的数据标注模型训练方法，其特征在于，所述使用所述测试数据对所述数据标注模型进行测试，获得测试结果包括：将所述测试数据输入至所述数据标注模型中，获得标注结果；确定所述标注结果的准确率；若所述准确率大于预设准确率阈值，确定所述测试结果为所述数据标注模型正常；或若所述准确率小于或等于预设准确率阈值，确定所述测试结果为所述数据标注模型异常。5.根据权利要求2所述的数据标注模型训练方法，其特征在于，所述确定所述数据标注模型为训练好的数据标注模型之后，所述数据标注模型训练方法还包括：获取待标注数据；使用所述预先训练好的数据标注模型对待标注数据进行标注，获得所述待标注数据对应的标注结果；输出所述待标注数据对应的标注结果。6.一种数据标注模型训练装置，其特征在于，所述数据标注模型训练装置包括：获取模块，用于获取医疗图像数据；过滤模块，用于对所述医疗图像数据进行过滤，获得过滤数据；分类模块，用于对所述过滤数据进行分类，获得不同类别的分类数据；所述获取模块，还用于获取所述分类数据对应的标注信息；构成模块，用于根据所述分类数据的类别，将所述分类数据与所述标注信息构成标注数据；训练模块，用于使用所述标注数据进行训练，获得数据标注模型。
7.根据权利要求6所述的数据标注模型训练装置，其特征在于，所述获取模块，还用于所述训练模块使用所述标注数据进行训练，获得数据标注模型之后，获取测试数据；所述数据标注模型训练装置还可以包括：测试模块，用于使用所述测试数据对所述数据标注模型进行测试，获得测试结果；确定模块，用于若所述测试结果为所述数据标注模型正常，确定所述数据标注模型为训练好的数据标注模型。8.根据权利要求7所述的数据标注模型训练装置，其特征在于，所述确定模块，还用于若所述测试结果为所述数据标注模型异常，确定所述数据标注模型为未训练好的数据标注模型；所述训练模块，还用于对所述未训练好的数据标注模型继续进行训练。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1至5中任意一项所述的数据标注模型训练方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的数据标注模型训练方法。

技术总结
一种数据标注模型训练方法，所述方法包括：获取医疗图像数据；对所述医疗图像数据进行过滤，获得过滤数据；对所述过滤数据进行分类，获得不同类别的分类数据；获取所述分类数据对应的标注信息；根据所述分类数据的类别，将所述分类数据与所述标注信息构成标注数据；使用所述标注数据进行训练，获得数据标注模型。本发明还提供一种数据标注模型训练装置、电子设备及介质。本发明能提高数据标注的效率。率。率。


技术研发人员：蔡东佐 郭锦斌 李宛真 孙国钦
受保护的技术使用者：鸿海精密工业股份有限公司
技术研发日：2020.08.06
技术公布日：2022/2/23