【摘 要】
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近年来,在高性能计算设备的加持下,深度学习在目标检测方向取得了大量突破。当下成熟的深度学习目标检测算法相较传统算法在准确度和检测效率方面均有显著提高,逐渐应用于新零售、智慧农业、服务机器人等领域。然而,这些成熟的目标检测算法模型均基于大量标注图片训练产生,在具体工业应用中,学术界常使用的MS COCO、VOC、Image Net等开源数据集因图像类别不匹配、数据稀疏等原因无法满足训练需要,众包标注
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近年来,在高性能计算设备的加持下,深度学习在目标检测方向取得了大量突破。当下成熟的深度学习目标检测算法相较传统算法在准确度和检测效率方面均有显著提高,逐渐应用于新零售、智慧农业、服务机器人等领域。然而,这些成熟的目标检测算法模型均基于大量标注图片训练产生,在具体工业应用中,学术界常使用的MS COCO、VOC、Image Net等开源数据集因图像类别不匹配、数据稀疏等原因无法满足训练需要,众包标注平台又存在标注质量不可靠、数据安全隐患等问题,因此,许多企业仍需投入大量人力根据落地场景完成图像的标注工作,这项工作需依赖标注工具（系统）完成。因此,研发一个更加智能高效的目标检测标注工具（系统）很有必要。本文总结了当下流行的图像标注工具的优缺点,浅析了当前旨在提高图像标注效率的相关工作,在此基础上研发了基于小样本学习的适用于目标检测标注任务的web系统。具体工作如下:（1）针对传统标注工具无辅助标注能力的缺陷,将小样本学习应用于目标检测标注的辅助预标注。小样本学习目标检测算法是本文依托系统依赖的核心技术,作为近几年才逐渐受到关注的技术,其准确度远不及成熟的深度学习目标检测算法,无法满足大部分工业落地需求,但因其拥有“仅需少量新类样本训练就能用于识别新类”的能力,本文将其用于标注系统的辅助模块。在分析LSTD、Rep Met等小样本学习算法的基础上,本文探讨了将基于Fine-tuning的算法应用于标注系统的可行性,组合了Faster R-CNN基础模型与基于余弦相似度的小样本Fine-tuning模型,并提出了Auto-shot机制使算法适用于小样本辅助标注场景。（2）参考Vatic视频标注工具中的不错尝试,将目标跟踪算法用于基于视频的目标检测标注。在此工作中,本文分析了Vatic工具的工作原理和不足之处,通过实验对比了Open CV开源库中集成的各目标跟踪算法,最后参照Vatic工具的思路,将实验表现良好的跟踪算法用于基于视频的半自动图片标注。（3）对标注系统进行需求分析和概要设计,并基于流行开发框架完成系统的开发测试。分析设计阶段,本文对标注系统进行了功能性需求分析和非功能性需求分析,并设计了总体架构,完成了概要设计。开发阶段,本文在对系统标注功能进行详细设计的基础上,在系统中集成了工作（1）、工作（2）中封装好的小样本学习预标注模块和视频标注模块,后端业务中使用数据库乐观锁使系统支持多人协同标注,最终实现了前后端分离的目标检测标注系统。测试阶段,本文完成了系统核心功能测试,并针对多人协同标注设计了不同协同工作场景,通过Postman接口测试工具完成了请求模拟测试,防止项目在多人协同下的错标、重标、漏标等问题。本文实现的面向目标检测任务的标注系统,目前已经完成了总体研发并进行了实际测试,相较普通标注工具,该系统凭借支持小样本辅助预标注、目标跟踪下的视频标注、多人协同标注的优势,一定程度上提高了目标检测数据标注的效率,达到了预期目标。
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