細(xì)數(shù)標(biāo)貝AI數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺標(biāo)注功能

時間：2024-07-16作者：標(biāo)貝（青島）科技有限公司瀏覽：13

人工智能的日漸普及推動了AI數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標(biāo)注是AI數(shù)據(jù)服務(wù)的主要構(gòu)成部分，人工智能的發(fā)展與數(shù)據(jù)標(biāo)注有著必然的聯(lián)系。目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)方式是以有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)方式為主，這對標(biāo)注數(shù)據(jù)有著強(qiáng)較依賴性需求，未經(jīng)標(biāo)注處理過的原始數(shù)據(jù)多以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，這些數(shù)據(jù)難以被機(jī)器識別和學(xué)習(xí)。這就需要標(biāo)注員借助AI數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。

 

標(biāo)貝科技AI數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺賦能AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)行業(yè)，對圖像、文本、語音、視頻以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)做到一站式加工處理的管理和執(zhí)行，涵蓋計(jì)算機(jī)視覺、語音工程、自然語言理解等主要AI算法領(lǐng)域。支持AI預(yù)標(biāo)注，平臺數(shù)據(jù)處理效率可提升10倍以上，數(shù)據(jù)度可達(dá)**。

 

一、平臺支持自動關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注

 

人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位，是人臉識別、表情分析、三維人臉重建的基礎(chǔ)。自動關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注，支持5、21、68、106、186等多種關(guān)鍵點(diǎn)定位，粗略定位關(guān)鍵點(diǎn)結(jié)合標(biāo)注人員微調(diào)，大幅提升打點(diǎn)效率。

 

二、平臺支持多目標(biāo)跟蹤

 

針對多目標(biāo)跟蹤視頻等數(shù)據(jù)，自動檢測目標(biāo)框，并對每個對象分配數(shù)字ID，有效提高標(biāo)注效率，節(jié)省了拉框、同一對象分配ID的時間?？芍С?分鐘標(biāo)150幀。

 

三、平臺支持文本OCR

 

支持中、英文、手寫體OCR識別。

 

四、平臺支持自動識別

 

JLW算法團(tuán)隊(duì)魔改ImageNet分類任務(wù)，采取粗分類、細(xì)分類多次分類策略，將簡單粗暴的圖像分類性能提升到商用。為標(biāo)注人員準(zhǔn)確類別建議。

 

五、平臺支持自動貼邊

 

針對項(xiàng)目中不規(guī)則多邊形點(diǎn)標(biāo)注繁瑣、不準(zhǔn)確的問題，開發(fā)了基于語義分割的自動貼邊算法。標(biāo)注人員只需要定位大致ROI區(qū)域即可快速完成分割的任務(wù)。

 

六、平臺支持智能車道線標(biāo)注

 

點(diǎn)云車道線標(biāo)注一直以來都是點(diǎn)云標(biāo)注的一大難題，點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺失、邊界數(shù)據(jù)離散提高了標(biāo)注的難度。JLW算法團(tuán)隊(duì)在已有的幾十萬幀3D點(diǎn)云標(biāo)注數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)訓(xùn)練出智能車道線標(biāo)注，結(jié)合人機(jī)交互，定位車道線。

 

七、平臺支持點(diǎn)云自動分割

 

點(diǎn)云自動語義分割，支持幾十種數(shù)據(jù)類型，平均單幀節(jié)約百分之六十標(biāo)注時間。

 

八、平臺支持自動拉框

 

針對項(xiàng)目中出現(xiàn)的矩形框貼合不緊密、肉眼區(qū)分性不強(qiáng)等問題，開發(fā)了基于ImageNet、Coco等通用型圖像數(shù)據(jù)集的自動拉框算法。將誤差精度有效控制在2px以內(nèi)，大幅提升標(biāo)注效率。

 

九、平臺支持點(diǎn)云預(yù)識別

 

針對點(diǎn)云數(shù)據(jù)，自動繪制3D矩形框，平均每個矩形框節(jié)約10秒，單幀節(jié)約2分鐘，對于上億4D點(diǎn)云、點(diǎn)云、上億像素圖片、幾小時音頻可做到流暢標(biāo)注。

 

AI數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺提供圖像視頻語音文本點(diǎn)云全類型標(biāo)注工具，包含多類垂直數(shù)據(jù)標(biāo)注場景，支持軟件部署和SAAS服務(wù)。通過實(shí)時量化的可視化管理系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集管理、項(xiàng)目管理、人員管理、供應(yīng)鏈管理等內(nèi)容，能有效提升人機(jī)協(xié)作效率，擴(kuò)大產(chǎn)能，降低處理成本，準(zhǔn)確地把控每一環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)和質(zhì)量問題，是實(shí)現(xiàn)人力驅(qū)動向技術(shù)驅(qū)動的關(guān)鍵一步。為全力滿足客戶的個性化需求，提供數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺定制化開發(fā)服務(wù)/


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• 詞條

  詞條說明

• 詳解文本AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集主要用途和應(yīng)用領(lǐng)域

  AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可根據(jù)不同的分類標(biāo)注進(jìn)行分類，根據(jù)數(shù)據(jù)屬性可分為圖像數(shù)據(jù)集、文本數(shù)據(jù)集、音頻數(shù)據(jù)集和視頻數(shù)據(jù)集等，根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集；根據(jù)數(shù)據(jù)來源可分為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集、分類數(shù)據(jù)集、開放數(shù)據(jù)集，無論任何一種分類都是按照人們訓(xùn)練需求出發(fā)，目前市場上應(yīng)用范圍廣泛的是按照數(shù)據(jù)屬性對AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，其種文本類AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是我們在自然語言處理（NLP）和數(shù)據(jù)挖掘較為經(jīng)常使用的數(shù)

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• 數(shù)據(jù)采集標(biāo)注主要有哪幾種

  人工智能作為新基建的組成部分，在不**業(yè)融合應(yīng)用日趨廣泛。與此同時，持續(xù)深化融入各行各業(yè)的人工智能，也不斷催生出眾多不同的智能化產(chǎn)品和新業(yè)態(tài)，為經(jīng)濟(jì)社會持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展注入了新動能。數(shù)據(jù)采集標(biāo)注是在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，催生的以數(shù)據(jù)采標(biāo)為的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的項(xiàng)目。什么是數(shù)據(jù)采集標(biāo)注？數(shù)據(jù)采集標(biāo)注是指收集原始數(shù)據(jù)，并為其添加標(biāo)簽（或稱為標(biāo)記）以便對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、分析和可視化的過程。數(shù)據(jù)采集標(biāo)注可以有