【摘 要】
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当前主流的基于人工标注方法的样本数据集构建方法耗时耗力,无法构建大规模标准数据集。针对提高数据集的标注效率并依靠深度学习模型的准确性,构建了一种半自动标注数据的方法。通过人工标注少量数据来训练算法模型,利用新构建的模型对大型数据集进行检测识别,选取置信度不高的部分,经过人工审查后加入训练集,经过不断地循环迭代,逐步形成大规模标准数据集。实验结果表明,课题设计的半自动化标注方法能大幅缩短人工标注的时间,并且每次迭代循环都能不同程度的提高算法模型检测识别的准确率。
【机 构】
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复旦大学工程与应用技术研究院,复旦大学软件学院,复旦大学计算机科学技术学院,上海海潮新技术研究所
【基金项目】
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上海市科委一次性项目(202068400859-80001),重大项目(AWS15J005),上海市科委项目(20511101502),上海市科委项目(20DZ1100205)。
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当前主流的基于人工标注方法的样本数据集构建方法耗时耗力,无法构建大规模标准数据集。针对提高数据集的标注效率并依靠深度学习模型的准确性,构建了一种半自动标注数据的方法。通过人工标注少量数据来训练算法模型,利用新构建的模型对大型数据集进行检测识别,选取置信度不高的部分,经过人工审查后加入训练集,经过不断地循环迭代,逐步形成大规模标准数据集。实验结果表明,课题设计的半自动化标注方法能大幅缩短人工标注的时间,并且每次迭代循环都能不同程度的提高算法模型检测识别的准确率。
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