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数据标注网属于郑州点我科技有限公司,是一家全球人工智能大数据解决方案提供商!数据标注网专注于人工智能领域,为人工智能行业提供数据采集,数据清洗,数据标注,等数据类服务; [2] 
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  • 数据标注

    2020-09-10 15:25:54
    数据标注数据标注数据标注 一 labelme
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  • 分享九个数据标注最常用的工具,涵盖打点,拉框,OCR,语义分割,3D等。01一个故事2004 年,谷歌宣布开启全球图书馆馆藏图书的数字化计划,扫描了哈佛大学、牛津大学、斯坦福大学、康奈尔大学、纽约公共图书馆等世界...

    本次分享一个谷歌暗度陈仓收集客户标注数据的故事,城市套路深,我要回农村;分享九个数据标注最常用的工具,涵盖打点,拉框,OCR,语义分割,3D等。

    01一个故事

    2004 年,谷歌宣布开启全球图书馆馆藏图书的数字化计划,扫描了哈佛大学、牛津大学、斯坦福大学、康奈尔大学、纽约公共图书馆等世界一流设施内的书籍,光哈佛大学就有 1600 万册,将它们制作成电子版。

    书页内的文字主要通过 OCR 光学字符扫描分析,转换成为文本。识别过程并非完美,字迹模糊、污迹等都可能产生错误,所以需要配合人工修正。

    谷歌怎么做呢?他们直接把难于识别的文字,做成了验证码,当你在某些情况下需要登录验证谷歌帐号时,展示两个单词——一个单词是谷歌已知信息,靠这个完成真正的验证动作,另一个就是上述无法识别的图书文本,谷歌让你来肉眼识别,至少三个用户给出同一个结果,就会被提交给谷歌服务器。

    恭喜你被套路了!

    同样的,谷歌将这套发扬到了无人驾驶领域,做成了图形验证界面,让用户在验证环节,从一堆谷歌街景的实拍照片矩阵中,选出「人」、「车」或是「路牌」。

    尽管谷歌自身已有海量数据积累,但为了提升现行主流的「有监督学习」算法模型的准确度,数据永远不嫌多,直接或者间接从用户手中花样收集数据标注,包装出各种各样的形态,防不胜防.但背后的一切还是流量的支持,没有流量怎么办?踏踏实实一点一点标注吧。02九个工具

    1.LabelImg

    下载以后根据作者提供的安装指南即可安装,如果安装不上怎么办,不用这么麻烦,下面这个地址提供了直接下载的地址,下载预编译exe即可:

    支持VOC2012格式与tfrecord自动生成!

    2.LabelIme

    支持对象检测、图像语义分割数据标注,实现语言为Python与QT。

    支持导出VOC与COCO格式数据实例分割

    强烈推荐,实例分割都可以用它标注!

    3.RectLabel

    支持导出YOLO、KITTI、COCOJSON与CSV格式

    读写Pascal VOC格式的XML文件

    4.OpenCV/CVAT

    高效的计算机视觉注释工具,支持图像分类,对象检测框,图像语义分割

    5.VOTT

    Microsoft发布了一个基于WEB的可视化数据注释工具,用于本地部署。

    支持图像和视频数据注释

    6.LableBox

    WEB模式下的标记工具

    提供自定义注释API支持

    纯JS + HTML支持

    7.VIA-VGG Image Annotator

    VGG发布的图像标准工具

    基于WEB方式的标注工具

    8.PixelAnnotationTool

    9.point-cloud-annotation-tool

    3D点云数据注释工件

    支持3D BOX盒子生成

    支持KITTI-bin格式数据

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  • 各位小伙伴们开工大吉,假期总是飞快,第一个没有炮竹的新年总觉得差了点意思,不过...所以就想写一篇关于基于数据标注数据标注价值话题的文章,跟小伙伴们深入交流一下数据标注这件事的价值有哪些? “基于数..

    各位小伙伴们开工大吉,假期总是飞快,第一个没有炮竹的新年总觉得差了点意思,不过绝对不影响对2021年的期待。个人认为2021年绝对是伟大的机遇年,所以祝愿小伙伴们今年都可以跟随国家发展的伟大契机快速发展、实现个人价值。

     

    言归正传,因为在研究基于泛标注的个人信息资产化的方向,所以利用春节假期读了中国政法大学朱老师、黄老师写的关于大数据时代的个人信息保护与价值实现的书,非常受启发。所以就想写一篇关于基于数据标注的数据标注价值话题的文章,跟小伙伴们深入交流一下数据标注这件事的价值有哪些?

     

    “基于数据标注的数据标注价值”乍一看好像有点绕,为什么会是基于数据标注的数据标注价值呢?数据标注作为一个处理环节除了产生数据集结果之外还会产生什么其他价值呢?其他价值又如何体现呢?带着这些疑问我们从以下三个方面进行探讨:

    1. 数据标注工作流的价值

    2. 数据标注需求流的价值

    3. 数据标注资金流的价值

     

    一.数据标注工作流的价值

    数据标注工作流有两大非常显著的特点:

    • 精细化流程管理

      数据标注作为一个数据处理的环节,最好的工作结果是与时间基本上是成正比的,一旦某一个环节出现问题所耗费的工时就要成倍的增长,所以很多人更愿意把这类公司形容为“标注工厂”,从单体的标注公司来讲的确很像,而实际上目前的大部分这类公司也是这样做的。精细化流程管理在传统工厂里面是非常普遍的,例如福特工厂的精益生产管理等都可以借鉴。我在管理项目组的阶段采用的是敏捷的方式也非常好用小伙伴们也可以尝试。

    • 基于线上完成可以不受地域时间限制

      数据标注的所有项目都可以基于线上完成的,不受地域和时间限制。这样表述可能没有什么感觉,因为这一点也是这个行业的特点,所以才有很多3线、4线及以下的城市参与进来。那再看看工业4.0的表述“指利用物联信息系统(Cyber—Physical System简称CPS)将生产中的供应,制造,销售信息数据化、智慧化,最后达到快速,有效,个人化的产品供应。同时包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。”有没有豁然开朗的感觉,数据标注行业的最优解不就是这样一个生产模式么?

     

    基于这两大特点数据标注工作流的价值就非常明显的体现出来了,这块我们单独讨论数据标注工作流的价值,那么把数据标注做为一个变量因素呢?基于数据标注工作流模型的应用场景是不是就更多了呢?数据标注可以作为一个工作流通道模型可实现的非常好的应用场景。例如我们目前看到的基于人为主体的灵活用工平台、基于任务匹配的任务分发平台、基于信息共享的众包平台等等都是其模型演变的一种,其核心都是利用技术手段基于工作流改变的生产模式创新。而我个人认为数据标注的规模化是在线非标任务模型非常好的应用场景。

     

    二.数据标注需求流的价值

    数据标注需求流的两大特点:

    • 项目需求迭代快

      项目需求迭代是必然的,数据标注需求迭代的特点从AI训练的角度来说应该是训练初期迭代最快,项目中期迭代相对较慢,项目末期迭代较快,但是项目初期迭代快一般不会全部体现到数据标注的服务商身上,目前大部分的服务商无法开始有效的给出有建设性的意见,所以这部分一般都会AI公司内部在需求确认阶段迭代完,中期需求针对场景化数据大量产出数据进行AI训练需求的相对大量的聚合标签的数据,所以数据就会在已确定的需求范围内进行快速生产,而AI开发末期更多的是需要未覆盖到的场景数据进行再次补充标注,这个可以参看对抗神经网络的一些文章进行理解。所以整体来说数据标注项目需求唯一不变的应该是不断迭代的需求。

    • 项目每个需求描述都应该对应唯一的结果标签

      对于数据标注需求的描述更多的是以点盖面的方式,而对于单一的数据来说就必然有唯一的结果进行对应,这样就会出现从描述的角度有重合但是结果必须有准确唯一解的问题。而需求的迭代也会尽量区分这部分问题结果。

     

    基于上面两点,对于数据标注服务商来说最大的优势就是经历过非常多的完整或不完整的需求流,这些数据标注的需求流的积累沉淀应该是最大的优势,并且应该体现在两个方面的积累上,一是人员积累,二是需求中的知识结构积累。我个人的感觉目前数据标注服务商对人员积累很重视,但是对自己做过项目的需求流知识结构的积累重视度不够,而对于公司的价值恰恰体现在对于知识结构的积累和建立上。基于数据标注需求流的知识结构的建设也是可以AI数据服务解决方案的关键,作为AI模型生产的基础也至关重要。

     

    三.数据标注资金流的价值

    国家的十四五规划中把数字经济提到了国家的发展战略,我们在来看看数字经济产业的定义:是使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为中药载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动的新兴产业。在2020年4月9日国家《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式发布,其中第六条就明确“加快培育数据要素市场”,发挥数据要素核心价值,拘谨数据要素融通,鼓励和引导数据要素市场主体共享、开放与民生紧密相关的数据资源,依法展开数据交易活动,发掘数据要素商用政用民用价值。

     

    目前要依法实现数据要素交易活动其实难度挺大的,在非结构化数据确权上难度很大,但这部分不是本文关注的重点。本文我们重点关注数据定价问题的实现。现阶段数据定价方法有以下几种:

    • 基于博弈论的协议定价法

    • 基于数据特征的第三方定价法

    • 基于元组的定价法

    • 基于查询的定价法

    • 实时定价法

    那初始的数据定价呢?数据价值的衰减因素有哪些呢?等等

     

    而数据标注服务商所产生的资金流来源数据采标注项目,其产生的数据服务的价格体系模型可以作为很好的参考依据。对各维度数据的分类分级等等因素的探索都有着先天优势。

     

    基于上面三点,我们再总结来看:

    第一点数据标注服务商几乎不可能从数据标注服务本身实现利益最大化的,目前行业通用的基于人员成本的报价结构上就可以明显算出,且这个行业公司的运营成本不是和人数呈正比的,人数在不同阶段运营成本有可能出现指数级增长,人员产生的价值却不会产生溢价,公司的抗风险能力极低,理论上目前传统工厂式的单体数据标注服务商的盈利模型就无法支撑做大做强。

     

    第二点本文通篇都是基于流来讨论的,工作流、需求流、资金流。我们所有的分析、算法等等都是基于流才有意义,目前AI的实现也是如此。这样看来数据标注的价值还仅仅是数据标注么?

     

    以上就是刚好利用春节假期在学习数据价值相关内容引发的数据标注价值的一些思考,也给从业的小伙伴们做一个参考,欢迎小伙们一同交流学习。

     

     


     

     

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  • 数据标注概论

    千次阅读 2020-03-10 10:53:51
    这两天后台有好多小伙伴说想学习数据标注,所以就想写一个系列的文章,来系统的介绍一下数据标注这个事儿,方便大家对数据标注有一个全面的了解。不管是你是想做数据标注工作,还是转行组建公司来做数据标注,都需要...

    这两天后台有好多小伙伴说想学习数据标注,所以就想写一个系列的文章,来系统的介绍一下数据标注这个事儿,方便大家对数据标注有一个全面的了解。不管是你是想做数据标注工作,还是转行组建公司来做数据标注,都需要对数据标注本身有一个全面的了解。

    一.数据标注的起源与发展

        由于数据标注与人工智能相伴相生,在研究数据标注的同时,首先需要对人工智能有所了解。人工智能的概念是最早由约翰麦卡锡于1956年在达特茅斯会议上提出的,意指让机器人有像人一般的智能行为。

        在人工智能概念提出的60度年里也是大起大落,这次人工智能我们迎来了第三次人工智能浪潮,而第一次浪潮是在会议之后的20年里,当时对于此次人工智能的兴起,专家学者尤为看好,甚至指出,未来十年机器人就能超越人类,然而,就在大家期盼人工智能春天之际,在20世纪70年代后期,人们却逐渐发现过去的理论与模型智能用于解决一些简单的问题,同时运算能力不足,人工智能的第一次浪潮偃旗息鼓,迎来了突如其来的冬天。

        此后,经过短暂的消沉后,随着20世纪80年代两层神经元网络(BP网络)的兴起,人工智能开始焕发出新的生机,迎来了第二次发展的浪潮,期间,语音识别、语音翻译以及感知机模式成了典型代表。然而,这些现在看来在寻常不过的应用,彼时离人们的实际生活仍较为遥远,人工智能也随之进入了第二次寒冬。

        而第三次浪潮开始于Deep Blue(IBM深蓝)的出现,在1997年战胜了国际象棋冠军,而2006年“神经网络之父”Geoffrey Hinton提出的深度学习技术进一步助推人工智能的发展,该技术于2010年大货,直接带动了第三次浪潮的爆发.

     纵观人工智能的发展脉络,在前两次发展浪潮中,人工智能发展起起伏伏,却从未真正走入人们的生活,因此,当时由于量级比较小,为人工智能提供数据的数据标注工作有研究的工程师完成,并不能成为独立的职业。但是随之第三次浪潮的到来,数据标注需求非常多,2011年数据标注的外包市场开启,2017年进入爆发阶段,数据标注才开始慢慢进入人们的视野。

    二.涉及到的几个概念

        1.数据标注(data annotation)

            对文本、图像、语音、视频等待标注数据进行归类、整理、编辑、纠错、标记和批注等操作,为待标注数据增加标签,生产满足机器学习训练要求 的机器可读数据编码。

        2.标签(label)

            标识数据的特征、类别和属性等,可用于建立数据及机器学习训练要求所定义的机器可读数据编码间的联系。

        3.标注任务(annotation task)

            按照数据标注规范对数据集进行标注的过程。

        4.数据标注员(data labeler)

            负责对文本、图像、音频、视频等待标注数据进行归类、整理、编辑、纠错、标记和批注等操作的工作人员。

        5.标注工具(annotation tool)

            数据标注员完成标注任务产生标注结果所需的工具和软件。标注工具按照自动化程度分手动、半自动和自动三种。

    三.数据标注分类    

        1.图像标注

          图片标注的场景目前应用还是非常广的,主要的标注方法有,点标、框标、区域标注、3D标注、分类标注等等,应用场景如安防、教育、自动驾驶等等也非常多,目前落地比较成熟的要数人脸识别了,不管是在做一些身份识别验证还是出门做地铁、高铁都有可能用到。

        2.语音标注

            语音应答交互也是目前重要的分支,所以在此类语音虚拟助理的研发中,基于语音识别、声纹识别、语音合成等建模与测试需要,需要对数据进行发音人角色标注、环境场景标注、多语种标注、ToBBI(Tones and Break Indices)韵律标注、体系标注、情感标注、噪声标注等。

        3.文本标注

          自然语音处理是人工智能的分支科学,为了满足自然语音处理不同层次的需求,对于文本数据进行标注处理是关键环节。具体而言,通过语句分词标注、语义判定标注、文本翻译标注、情感色彩标注、拼音标注、多音字标注、数字字符标注等,可提供高准确率的文本预料。

    四.数据标注流程概述

     

        1.数据采集

        数据采集与获取整个数据标注流程的首要环节。目前对于数据标注众包平台而言,其数据主要来源于提出标注需求的人工智能公司。对于这些人工智能公司,他们的数据又是从哪来的呢?比较常见的是通过互联网获取公开的数据集与专业数据集。公开数据集是政府、科研机构等对外开放的资源,获取比较简单,而专业数据往往更耗费人力物力,有时需要通过人工采集、购买所得,或者通过拍摄、录制等自主手段所得。

        2.数据清洗

        在获取数据后,并不是每一条数据都能够直接使用,有些数据是不完整、不一致、有噪声的脏数据,需要通过数据预处理,才能真正投入问题的分析研究中。在预处理过程中,要把脏数据“洗掉”的数据清洗是重要的环境。

        在数据清洗中,应对所采集的数据进行筛检,去掉重复的、无关的数据,对于异常值与缺失值进行查缺补漏,同时平滑噪声数据,最大限度纠正数据的不一致行和不完整性,将数据统一成合适于标注且与主题密切相关的标注格式,以帮助训练更为精确的数据模型和算法。

        3.数据标注

        数据经过清洗,即可进入数据标注的核心环节。

        4.数据质检

        无论是数据采集、数据清洗,还是数据标注,通过人工处理数据的方式并不能保证完全准确。为了提高数据输出的准确率,数据质检成为重要的环境,而最终通过质检环节的数据才算是真正的过关。  

        以上就是数据标注的基本概念和能涉及到的环节,可以对感兴趣的环节进行深入的学习了解,如果有机会可以从事相关行业,也希望可以在这条路上可以给各位小伙伴提供帮助。有人预测未来将有超过500万人会从事数据标注相关的工作,我也希望可以成为这部分人的布道师,相互学习相互进步。

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