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龍圖騰網恭喜達闥機器人股份有限公司申請的專利一種數據集的標注方法、裝置、終端和可存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN110263851B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201910533056.6，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權一種數據集的標注方法、裝置、終端和可存儲介質是由梁昊;南一冰;廉士國設計研發完成，并于2019-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種數據集的標注方法、裝置、終端和可存儲介質在說明書摘要公布了：本發明實施例涉及數據處理領域，公開了一種數據集的標注方法、裝置、終端和可存儲介質。本發明中數據集的標注方法包括：分配步驟，對數據集中的各數據分別分配預設的分類標識，獲得第一分類結果；特征學習步驟，利用分配分類標識后的數據集對各預設分類進行特征學習，獲得各分類的數據特征；測試步驟，利用各分類的數據特征對數據集中的各數據分類，獲得第二分類結果；在第二分類結果和第一分類結果的匹配度小于或等于第一閾值時，重新執行分配步驟至測試步驟，直至第二分類結果和第一分類結果的匹配度大于第一閾值；根據所分配的分類標識，確定數據集中各數據的標注，上述方案使得對數據自動標注，且準確性高。

本發明授權一種數據集的標注方法、裝置、終端和可存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種數據集的標注方法，其特征在于，所述方法應用于深度學習的模型訓練中，所述方法包括：分配步驟，對數據集中的各數據分別分配預設的分類標識，獲得第一分類結果，其中，所述數據集為圖像的數據集；特征學習步驟，利用分配分類標識后的數據集對各預設分類進行特征學習，獲得各分類的數據特征；測試步驟，利用所述各分類的數據特征對所述數據集中的各數據分類，獲得第二分類結果；比對步驟，在所述第二分類結果和所述第一分類結果的匹配度小于或等于第一閾值時，重新執行所述分配步驟至所述測試步驟，直至所述第二分類結果和所述第一分類結果的匹配度大于第一閾值；標注確定步驟，根據所述第二分類結果和所述第一分類結果的匹配度大于第一閾值時所分配的分類標識，確定所述數據集中各數據的標注，被標注后的所述數據集用于采用深度學習方式進行的模型訓練；所述比對步驟之后，以及所述標注確定步驟之前，包括：類別擴展步驟，在所述第二分類結果和所述第一分類結果的匹配度大于第一閾值時所述數據集中數據對應的分類標識的數量小于第二閾值時，對各分類標識進行類別擴展，對所述數據集中的數據分配擴展后的分類標識，并重新執行所述特征學習步驟至所述比對步驟，直至所述第二分類結果和所述第一分類結果的匹配度大于第一閾值，且擴展后的分類標識的數量大于或等于所述第二閾值；所述標注確定步驟，根據所述第二分類結果和所述第一分類結果的匹配度大于第一閾值，且擴展后的分類標識的數量大于或等于所述第二閾值時所分配的分類標識，確定所述數據集中各數據的標注。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人達闥機器人股份有限公司，其通訊地址為：200245 上海市閔行區中青路207號8幢；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。