数据标注 订阅
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2018-12-24 [1]
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郑州点我科技有限公司  [1]
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数据标注  [1]
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豫ICP备16015383号-2  [1]
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企业 [1]
数据标注网站简介
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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  • 清华大学出品的大数据-数据标注课程学习课件,非常适合大学生和职场人士学习,也适合老鸟复习回顾,完全可用于自学入门,很经典好用的PPT课件哦~
  • 主要为大家详细介绍了PyQt5实现简单数据标注工具,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 自制的一个标注工具(下载后点击.cmd文件可直接运行),可以实现yolo数据集的快速标注。自动生成所需txt和dat文件无需转换,可以修改,可以删除
  • TCESA_1040—2019信息技术_人工智能_面向机器学习的数据标注规程
  • 人工智能数据标注标准总体框架.pdf 人工智能数据标注通用工作规程.pdf 人工智能数据标注一般技术要求.pdf ICS 33.160.40 A 91 DB14 山 西 省 地 方 标 准 DB14/TXXXX 20XX 人工智能 数据标注标准总体框架 征求意见稿...
  • 开源 人工智能 图片标注工具via,,解压三个压缩包后,运行via_face_demo.html via_demo.html 看人脸标注效果。
  • 人工数据标注工具

    2018-07-13 13:17:35
    最近小伙伴有个需求,需要对训练样本进行人工标注,需要框选出复杂场景图片中的气压表的部分,并标注出气压值,同时还需要知道气压表在图像中的位置,为解决这一问题,利用OpenCV的 鼠标框选的功能实现这一小工具,...
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  • 人工智能数据标注_车道标注;人工智能的定义;人工智能应用领域;人工智能学习的过程;什么是数据标注;数据标注中的角色;数据标注数据处理的业务分类;不漏标 正确标注 理解需求 ; 账户姓名全拼 密码123456;此课件下载可...
  • 基于Web的数据标注编辑器,专门创建用于机器学习的训练数据
  • 相对于原版的开源标注工具,本版本文件对其进行了改良,让标注操作流程从原来的:单击->选择范围->单击确认->按c再次...注意这里有一个已知小BUG,标注一定要到从未标注的文件才能停下,不然后面的部分曾标注数据会丢失
  • 数据标注

    2020-06-16 22:10:11
    1,什么是数据标注 数据标注即通过分类、画框、标注、注释等,对图片、语音、文本等数据进行处理,标记对象的特征,以作为机器学习基础素材的过程。 2,数据标注流程 数据采集-> 数据清洗->数据标注->...

    1,什么是数据标注

         数据标注即通过分类、画框、标注、注释等,对图片、语音、文本等数据进行处理,标记对象的特征,以作为机器学习基础素材的过程。

    2,数据标注流程

        数据采集-> 数据清洗->数据标注->数据质检

    3,有多少智能,就有多少人工

         数据处理的量级与质量直接关系到机器的智能程度

    4,数据来源

          系统的日志采集

          互联网数据采集

          app移动端数据采集

          数据服务机构进行合作

    5,质量标准

         对于人眼所见的图像而言,计算机所见的图像只是一堆枯燥的数字。图像标注就是根据需求将这一堆数字划分区域,让计算机在划分出来的区域中找寻数字的规律。

         多音字标注的质量标准就是标注一个字的全部读音,这就需要借助字典等专业性工具进行检验。

    6,检验方法

         一般的产品检验方法分为全样检验和抽样检验,在数据标注中,会根据实际情况加入实时检验的环节来减少数据标注过程中出现重复的错误问题

           实时检验是现场检验和流动检验的一种方式,一般安排在数据标注任务进行过程中,能够及时发现问题并解决问题

         全样检验是数据标注任务完成交付前必不可少的过程,没有经过圈养检验的数据标注是无法交付的。全样检验需要质检员对已完成标注的数据集进行集中全样检验,严格按照数据标注的质量标准进行检验,并对整个数据标注任务的合格情况进行判定。

    7,labelImg 

    源码地址:https://github.com/tzutalin/labelImg
    下载网址:http://tzutalin.github.io/labelImg/
    安装方式:
    1 :pip install labelImg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (cmd命令,以管理员身份运行,贴这个代码)
    2 :http://tzutalin.github.io/labelImg/
    建议使用第一种

       

        open 打开一个文件

         openDir打开目录

         ctrl +鼠标滚轮,可以放大和缩小

         w 打开矩形框

          在背景区按w ,出现黄色背景色,如果出现,代表     

    8,labelme安装

    源码:https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool
    参考链接:https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/9997690.html
    pip install labelme -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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  • TT100K数据标注文件(json)~~TT100K数据标注文件(json)
  • 1.面壁者数据是一家AI数据服务商,打造一流数据处理标注中心,让人与数据更协同智能。 2.附件为源码工具,技术交流可以加微信liujihao818进行交流。
  • 什么是数据标注_数据标注的分类_如何进行数据标注_数据标注工程
  • TJU_NLU:数据标注平台
  • 通过主动学习解决数据标注难题

    万次阅读 多人点赞 2021-04-19 16:31:17
      数据标注通常是机器学习中的最大瓶颈,为了训练效果不错的模型,搜寻、管理和标注大量数据需要大量的人力成本和时间。主动学习可以让我们用更少的标记数据来训练机器学习模型。一些优秀的人工智能驱动的公司,...

    1. 主动学习介绍

      数据标注通常是机器学习中的最大瓶颈,为了训练效果不错的模型,搜寻、管理和标注大量数据需要大量的人力成本和时间。主动学习可以让我们用更少的标记数据来训练机器学习模型。一些优秀的人工智能驱动的公司,例如特斯拉,已经使用主动学习。

      为了更清楚的说明传统方法与主动学习之间的差别,我们以过滤垃圾邮件为例。传统的机器学习方法是先收集大量的电子邮件,并将每封电子邮件标记为“垃圾邮件”或“正常邮件”,然后训练机器学习模型来对这两类邮件进行分类。传统的方法有一个假设,就是默认所有数据对应的价值是相同的。但在实际工作中,往往存在类别不均衡、噪声数据和大量冗余数据等情况。

      传统的方法可能会花费很多时间标注数据,但是部分数据并不能提高模型的效果。但是直到标注完完所有的数据,才知道模型的可用性究竟如何。

      如果我们能够标注少量有价值的数据,在这些数据上快速学习,那就比在大量数据上进行标注的成本要少得多。主动学习的动机就在于此,使用模型来发现和标注最有价值的数据。

      在主动学习中,首先要准备一小部分有标注的数据,并在这个“种子”数据集上训练模型。然后,模型通过选择它不确定的未标注数据点来“提问”,需要人工标注这些数据点来“回答”问题。再次更新模型,并重复该过程,直到效果足够好为止。通过人工迭代教会模型,可以用更少的标注数据,在更短的时间内构建更好的模型。

      那么模型如何找到后续需要标注的数据呢?常用的方法如下:

    1. 选择模型的预测分布中最大熵对应的数据
    2. 选择模型的预测置信度最低的数据
    3. 训练多个不同的模型,选择预测不一致的数据

      在Humanloop中,我们使用基于贝叶斯的深度学习方法来获得模型的不确定性估计。

    2. 使用主动学习的三大好处

    1. 在标记数据上花费的时间和钱更少

      主动学习可以节省标注的数据量,适用于计算机视觉以及自然语言处理(NLP)等领域中。数据标注是构建机器学习模型的过程中费时费力的一部分,所以使用主动学习后,在标记数据上花费的时间和钱会更少。
    在这里插入图片描述

    1. 您可以更快地获得有关模型效果的反馈

      通常,人们都是先进行数据标记,然后训练模型,从而得到模型的效果反馈。得到反馈之后,如果发现效果远远低于需求,就需要重新思考下一步计划,例如继续进行数据标注或者修改方案等。但由于主动学习在数据标注过程中经常对模型进行训练,因此可以及时获得反馈,从而及早纠偏。

    1. 提高模型的准确率

      让人惊讶的是,经过主动学习训练的模型不仅训练速度更快,而且实际上可以收敛到一个更好的最终模型(使用更少的数据)。数据并不是越多越好,数据的质量和数量同样重要。如果数据集包含难以准确标注的模糊示例,这实际上会降低最终模型的效果。

      模型学习例子的顺序也很重要。机器学习有一个子领域,叫做课程学习(curriculum learning),研究的是如何通过先教简单的概念,然后再教复杂的概念,来提高模型的性能。主动学习自然而然地在你的模型上实现了课程学习,帮助模型取得更好的效果。

    3. 如果主动学习真的很好,那为什么每个人都不用呢?

      大多数构建机器学习模型的工具和过程都没有考虑到主动学习。通常由不同的团队分别负责数据标注和模型训练,但主动学习需要将这些过程相互耦合。如果让这些团队一起工作,你仍然需要做大量的工作,来连接模型训练接口和数据标注接口。大多数软件都假定在训练模型之前,所有数据都已标标注,因此要使用主动学习,您还需要弄清楚如何让模型与标注模块通信,并在从不同的标注模块异步获取数据,然后进行模型更新。

      除此之外,训练深度学习模型往往非常慢,因此频繁地重新训练模型是痛苦的。没人愿意标注100个数据,然后等待24小时,等模型完全重新训练之后,然后再标注100个例子。大型的深度学习模型往往有数百万或数十亿个参数,从这些模型中获得良好的不确定性估计是一个开放的研究问题。

      如果你读过关于主动学习的论文,你可能会认为主动学习会让你在数据标注上省下一小笔钱,但却能节省大量的工作量。不过,这些论文具有误导性,因为它们使用的学术数据集往往是平衡/干净的。然而,现实中,数据集往往类别失衡、包含噪声,标注成本存在差异(并非每个数据点都同样容易标注),因此,主动学习带来的好处可能比文献所说的要大得多。在某些情况下,甚至可以将标注成本降低10倍。

    4. 如何使用主动学习

      目前出现了一些新的工具,使得主动学习更容易,比如modAL。ModAL基于sklearn,您可以将不同的模型与您喜欢的任何主动学习策略相结合,ModAL的优点在于它提供了一系列现成的方法,而且它是开源的。像ModAL这样的库的缺点是,需要大量的工作量来实现不同的不确定性度量,不包含任何数据标注接口,您仍然需要自己实现连接模型和数据标接口。

      这就引出了数据标注接口:

      对于个人数据科学家来说,最流行的工具可能是Prodigy。Prodigy是基于Spacy构建的数据标注接口,因此可以与Spacy的NLP库结合来使用主动学习。Prodigy不是开源的,但您可以下载之后使用pip在本地安装Prodigy。虽然Prodigy对于个人来说是一个很好的工具,但它并不是为了支持数据标注团队而设计的,只是实现了最基本的主动学习形式。

      Labelbox为各种图像标注提供了接口,最近还增加了对文本数据标注的支持。与Prodigy不同的是,Labelbox的设计考虑到了数据标注,并且有更多的工具来确保标签的正确性。Labelbox对主动学习或模型训练没有提供任何本地支持,但您可以通过API将预测从模型上传到标注接口。这意味着,如果您已经实现了主动学习获取数据的功能,并且正在训练模型,则可以设置主动学习的循环过程,但是仍需你自己去实现大部分工作。

    5. Humanloop

      我们构建了Humanloop来解决现有工具的许多问题。我们的目标是使部署和维护自然语言模型比以前更快更容易。

      Humanloop为NLP任务提供了一个数据标注的接口,您可以在数据标注时训练模型,并使用开箱即用的主动学习。我们采用最先进的技术进行主动学习,并且保证训练质量。这使得在训练期间获得实时反馈成为可能,使用深度学习模型时也是如此。
    在这里插入图片描述

    6. 小结

    主动学习的好处包括:

    • 减少需要标记的数据量,显著降低成本。
    • 为您的模型性能提供更快的反馈。
    • 提高模型性能。

      主动学习未来将成为数据科学家的标准工具。Humanloop的官方网站为https://humanloop.com/

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  • 数据标注:AI背后的十亿市场

    千次阅读 2019-09-05 10:19:58
    两年前,王磊成为一个数据标注员的时候他的工作内容非常简单:鉴别图片中人的性别。慢慢地。他意识 到分配给她的任务越来越复杂,从识别性别到年龄,从框选2D物体到3D物体,图片场景从白天到深夜 甚至多雾天气,...

    两年前,王磊成为一个数据标注员的时候他的工作内容非常简单:鉴别图片中人的性别。慢慢地。他意识
    到分配给她的任务越来越复杂,从识别性别到年龄,从框选2D物体到3D物体,图片场景从白天到深夜
    甚至多雾天气,千奇百怪
    小王今年25岁,她以前是个餐厅服务员。2017年她所在的公司倒闭之后,一个算法工程师朋友建议她尝试一个
    新的领域:数据标注,即把现实世界中的数据通过标注提供给人工智能系统,特别是用于监督机器学习上。
    她决心试一下就进入了这个领域。
    两年之后,小王成功的成为了一家坐落于杭州的数据公司曼孚的项目经理助理。她每天8小时的工作通常是
    从接待客户开始,他们通常是中国的科技公司和AI企业。客户通常会提供一小部分的数据试标注,如果对
    标注结果满意的话,她们就会拿到全部待标注的原始数据。然后她会把原始数据分配给一个标注组,通常
    包括10个标注员和3个质检员。这些专门的标注小组是经过特别训练的,可以以95%的准确率在8天左右的时
    间完成大概10,000张的自动驾驶车道检测的标注工作。
    “这个工作最重要的是要有耐心,理解要标注的数据,注重细节”,小张说,他和所有曼孚的标注员一样
    在加入公司的时候接受了大量的技能和认知上的培训以确保可以胜任这个工作。


    现如今数据标注员有时候会称为“AI劳工”或者是“AI领域看不见的工人”。他们标注的数据用来训练机
    器学习模型,然后我们才能享受到通过机器学习赋能的产品和服务。
    三十年以前机器视觉系统还几乎不能识别手写的数字,但是今天人工智能系统已经可以控制自动驾驶汽车
    ,在病理幻灯片中检测肿瘤细胞,甚至审阅法律合同。先进的算法和强大的底层计算资源,精确的标准数
    据集,在人工智能的复兴中起到了至关重要的作用。
    对标注数据需求的持续增长催生了这些第三方的数据企业的蓬勃发展。这些公司有经过严格训练的标注质
    检人员,无论是众包还在在公司内部坐班,同时他们还开发了专业的标注工具提供高质量精确的标注服务。随着
    数据公司规模的扩大,他们的估值也水涨船高。

    高质量数据标注服务的蓬勃发展
    一家旧金山名为SCALE的AI企业获得了1亿美金的投资,成了今夏科技圈的头条。这家公司由一个22岁的MIT
    毕业生成立于2016年,现在已经成为了硅谷最受追捧的AI初创企业之一。

    Scale AI的高估值只要归功于他们在自动驾驶领域所提供的多样数据标注服务,Waygo,Lyft,Zoox,Cruise
    和Toyota研究所都是他们的客户。TechCrunch报告称Scale AI旗下有将近30,000的签约标注员提供文本,
    语音,图像和视频的标注服务。

    另外一家热门的数据标注公司是MIGHTY AI(以前称为Spare5).今年夏天他们被共享驾驶巨头Uber收购,
    此举被视为Uber推动自身自动驾驶技术的发展的关键一步。MightyAI成立于2014年,旗下有大量经过认证
    和训练的标注人员高效提供标注服务。

    这些新兴的数据标注公司都有一些共同点:他们都以自己能提供高质量标注数据服务即经过严格质量控制
    的专项领域数据而区别于Mturk等传统的数据众包平台。他们的众包标注员都是在全世界范围内经过严格的
    筛选并且接受过专业的培训和管理的。与此同时,他们公司内部的算法则是通过不断研究如何应用算法模型来提高
    标注效率。 

    AI公司的训练数据除了来自内部的数据标注团队,通常还非常依赖这些可控高质量的标注服务提供商。Synced被
    告知有一些自动驾驶企业每个月需要支付给数据标注企业几百万美金用于数据标注服务。

    2019年出现了大批可用的自动驾驶标注数据集。Waygo,ford自动驾驶分支Argo AI和Lyft都开源了高质量的
    自动驾驶数据集,这对于高度依赖数据的自动驾驶研究的发展是一个非常好的信号。

    相比构建一个猫咪图像分类数据集,构建一个高质量的自动驾驶数据集要复杂的多。Waygo Open Dataset
    有16.7个小时的视频数据,3,000个驾驶场景,600,000视频帧,将近2500万3D多边形和2200万2D多边形标注,
    而这只是waygo大量私有自动驾驶数据集的一小部分。

    中国领先的自动驾驶服务提供商Baidu Apollo告诉Synced一个典型的高质量自动驾驶数据集一般包括:
    ---像素级语义标注
    ---3D语义标注
    ---像素级物体类别标注(pixel-wise object instance annotation)
    ---精准道路分割
    ---移动物体关系标注
    ---高精度的GPS/IMO信息

    自动驾驶这个领域本身的一些特质要求自动驾驶的企业必须制定严格的数据标注标准。当一个语言模型出
    错时,大不了就是句子不通顺。但是一个自动驾驶数据集的错误可能会造成自动驾驶车辆在行驶过程中的
    灾难性后果.

    去年UC Berkeley开源了包括100K驾驶录像视频的BDD100K数据集,成为了当时最大的自动驾驶数据集。
    Fisher Yu,BDD100K的主要贡献者之一,告诉Synced,出于对传统众包平台糟糕的标注数据质量的担忧,
    他们选择把标注工作外包给了第三方的数据服务企业.

    “传统众包标注员很难交付自动驾驶所需的高质量,高精度的分割数据集,所以企业一般依赖公司内部的
    标注团队或者第三方的数据标注服务企业”,YU这样告诉记者。

    Garbage in, garbage out(没有高精度训练数据,就没有高精度模型产出)

    横店影视城,也被称为“中国的好莱坞”,是亚洲最大的电影拍摄基地。它位于浙江中部,由数千公里的
    农田改造而成,包括大量多功能拍摄场景,数以千计的中国演员在这里拍摄电影,电视剧和网络剧。

    我们之前提过的中国标注服务公司-曼孚科技就在横店设立了一个基地。不过他们不是在拍摄电视剧,而是
    用来拍摄和记录演员的面部表情-大笑,哭泣,愤怒等等,这些数据可以被中国的AI公司用来做面部关键点的
    标注的素材。

    曼孚成立于2018年,随着人工智能在中国的迅猛发展,他们的团队成员已经由最初的6个人扩展到几十人,
    同时他们声称与他们合作的线下标注工厂有1,000名全职标注员。他们还有专门的算法团队致力于把最新的
    AI技术应用到数据标注中。

    中国的科技公司深刻的理解到高质量的标注数据对算法的重要性。最近他们在标注的精度,复杂性,时间
    等方面都有了更高的要求。去年很多资金不充裕的数据标注企业倒闭,因为他们不能满足这些新的复杂标
    注需求。

    曼孚的数据标注经理章越告诉Synced,“回到2015和2016年,AI企业可以通过开源数据集或者爬取网络上公
    开数据训练出来的AI模型就获得融资。但是如果他们想把算法应用在现实场景中,就必须提高标注数据质
    量”。

    章以面部关键点识别为例介绍说,几年以前,标注员只需要在人脸上标注几个点就可以了,但是现在面部
    关键点标注需要206点-每个眉毛上8个,嘴唇个20多个,脸颊17个等等。

    章说,领域内的专家在标注中也发挥了关键的作用。那些廉价的标注员一般只能标注不需要什么背景知识
    的数据,对于法律合同分类,医学图像和科学文献等,必须要相关领域的专业知识才可以做。一般情况下,有
    驾驶经验的人比没有驾驶证的人,可以更好更有效的标注自动驾驶的数据集。相同地,于医生,病理学
    家,放射科医生或者那些在医学方面有学术背景的人,可以更准确的标注医学图像。但是领域专家可不便
    宜。

    Wilson Pang是Appen的首席技术官,Appen是一家位于悉尼的标注数据交易公司,拥有180多种语言的专业
    知识,在130多个国家拥有超过100万名熟练标注员。Pang告诉Synced,当公司购买数据时,成本不再是最
    重要的决定因素。 “如果数据质量不合格,AI模型的性能将不尽如人意。 当发生这种情况时,人们通常
    需要再次收集和标注数据,这会浪费大量数据科学家的时间,并增加训练这些模型的硬件成本。”

    “但最重要的是,当公司无法得到高质量的训练数据时,他们无法及时推出算法模型也就不能赶上竞争对
    手的进度 ”Pang说。 今年3月,Appen以3亿美元的价格收购了位于旧金山的高质量数据标注公司
    FigureEight(以前称为Crowdflower)。

    机器学习辅助的标注工具
    为了在视频帧上对车辆进行语义分割,Yuri Borisov在车辆的周围点击两次形成了一个矩形,然后让他们研发出的
    机器学习辅助算法来完成其余的工作-快速勾勒出车辆的轮廓。他估计这个工具已经数十倍的提升了标注效
    率。

    鲍里索夫在莫斯科国立大学获得计算机科学博士学位。 两年前,他联合创立了Supervise.ly,这是一家位
    于硅谷的创业公司,该公司研发的软件旨在用深度学习模型提高数据标注的效率。 Supervise.ly平台现已被
    超过15,000家公司和工程师使用,主要来自农业,建筑,消费电子,医疗保健和自动驾驶汽车等行业。

    Supervisely.ly是过去几年数据标注潮流中涌现出的众多公司之一。Borisov说最近几年复杂耗时的数据注
    释工作(如头发分割和视频标注)的需求激增,推动了公司的快速发展。“在头发分割的过程中需要耗费
    多少标注员并不重要,重要的是高质量准确像素级的标注”

    数据标注软件公司Watchful的联合创始人约翰·辛格尔顿说,大多数需要高质量标注数据的公司在数据科
    学和机器学习专业知识方面本身相对不成熟,而且发展人工智能项目的预算也有限。

    “数据标注往往是由一个小型并且已经工作量饱和的数据团队完成的,以致于他们不能专心的研究算法模型
    ,而这个才是真正有意义的工作”,Singleton说。

    对于Watchful和Supervise.ly,这些中小型客户代表了一个不断扩大的机器学习工具市场,这些工具可以
    帮助他们从有限数据中提取尽可能多的信息。根据Grand View Research的一项新研究,全球数据标注工具
    的市场规模预计在2025年将达到16亿美元。

    机器学习辅助数据标注的方式有很多。 Borisov描述了一种“人在环”的图像分割方法,其中用户首先在
    未标记图像上应用预训练过的分割模型来自动生成大概的轮廓。然后用户手动调整轮廓。其中一个例子是
    Polygon RNN,这是由多伦多大学和NVIDIA开发的一个研究项目,目的是在为分割数据集提供高效标注。

    Supervise.ly还设计了一个交互式标注模式。如下所示,用户首先在在一个物体周围周围画一个框。然后
    ,模型会自动创建粗略的轮廓并预测其类/域。然后,用户可以通过简单的鼠标点击来调整模型的预测 -
    绿色表示正确的预测;红色表示错误的预测。

    Supervise.ly还在探索如何使用无监督学习方法,如生成对抗网络(GAN)进行数据标注。 DeepFake核心技术
    的强大算法为生成新训练数据和相应标注提供了技术上的可能性。

    Kaggle首席技术官Ben Hamner表示,主动学习是数据标注领域的的另一个热门话题。在最近在旧金山举行
    的种子奖活动中,Hamner告诉Synced“使用主动学习是为了辨别哪些数据点需要分类或值得标注。这样我
    们就只需要对机器尚未了解或不确定的的数据进行分类。”

    学术界在推动数据标注方面的努力

    “我怎样才能使用你刚才介绍的数据标注工具?”Huan Ling说这是他在今年6月在加利福尼亚州长滩举行
    的顶级人工智能会议计算机视觉和模式识别(CVPR)2019中听到的最常见问题。

    Ling是多伦多大学Vector Institute的研究生。他的研究团队最近提出了使用Curve-GCN进行快速交互式物
    体标注文章,该文章已被CVPR 2019接收。该研究的一项重大创新是使用图形卷积网络(GCN)自动勾勒出
    物体的轮廓。在实验中,这种端到端框架表现优于目前所有自动和交互的模型。

    Ling的顾问是Sanja Fidler教授,他是一位受人尊敬的研究员,带领NVIDIA的多伦多AI实验室。她的团
    队在对象分割和图像标注方面投入了大量精力,并为PolyGon RNN及其改进版PolyGon RNN ++的创建做出了
    贡献。新的GCN方法比PolyGON RNN ++快10倍(在自动模式下)和100倍(在交互模式下)。 Ling的CVPR
    2019报告会议受到与会者的热烈欢迎。

    与Fidler教授的团队一样,谷歌,Adobe,苏黎世联邦理工学院和其他大型AI实验室也对图像和视频标注非
    常感兴趣,谷歌的Open Image,Adobe的交互式视频分割以及ETH的Dextr代表着对这个领域的强大投资。

    Ling告诉Synced,数据标注中的难题主要是3D标注和视频标注。 Appen CTO Pang表示,目前基于机器
    学习的对象跟踪算法已经可以辅助视频标注。标注员在第一帧上标注对象,然后算法通过后续帧跟踪这些
    对象。标注员只需在算法跟踪功能不正确时调整标注。该方法比没有辅助标注时快100倍。

    大多数同意采访的内部人士都认为,需要较少标注数据的算法如弱监督学习,少量学习和无监督学习最近取
    得了一些进展。但是他们也都认为数据标注企业会继续发展壮大。
    “监督学习仍然是人工智能解决方案最有效的方法 - 尤其是那些具创新性的系统 - 而且我认为这种
    趋势短期不会改变”Pang说。

    小王对她的事业和未来充满信心。 作为一名发展中的助理项目经理,不久她就有机会组建自己的数据标注
    团队。 虽然她加入Testin时几乎不了解AI,但她现在对这个工作有浓厚的兴趣。 她现在经常与她的工程
    师朋友讨论研究和算法,并密切关注AI相关的新闻,看看AI的浪潮最终会把她带向何方。

    展开全文
  • Windows下基于挂钩技术的数据标注,王丽艳,张志斌,清晰标注网络数据对研究和实际工程都有很重要的意义,现阶段的研究主要是采用人工模拟和DPI分析。人工模拟引入人为因素,受到实验
  • 2020年数据标注行业回顾及2021年展望

    千次阅读 2021-02-03 11:08:44
    2020年数据标注行业回顾总结 2021年数据行业的展望与机遇 一.个人的回顾 之所以要把个人的角度也放到一块内容来聊,有两个想法,第一在做公众号的将近一年的过程中,了解到很多小伙伴的有一些迷茫,希望...

    2020年虽说是艰难的一年,对于我个人来说是很有收获的一年,所以本篇文章也是想和小伙伴们一起分享回顾一下2020年,再一同展望一下2021年行业的发展,给更多的小伙伴提供更多的参考机会。所以本文从三个方面和大家交流一下。

    • 个人的回顾

    • 2020年数据标注行业回顾总结

    • 2021年数据行业的展望与机遇

     

    一.个人的回顾

    之所以要把个人的角度也放到一块内容来聊,有两个想法,第一在做公众号的将近一年的过程中,了解到很多小伙伴的有一些迷茫,希望我的一些总结可以给小伙伴一点参考和启发。第二是系统的总结回顾一下一年的事情。

    1. 公众号

      从2020年2月9日发布第一篇文章到目前发布了34篇原创文章,是我个人对行业的理解也是一种记录,很高兴作为一个90后能在我最好的年纪可以见证一个行业的从0起步发展壮大的过程并有机会参与其中,能让我真真切切的感觉到这个时代的发展变化的脉搏,这也是非常大的一种乐趣。更要感谢每一位关注我的小伙伴,可以有机会跟大家一起深入的交流,碰撞出想法和火花。

    2. 教育

      1. 结识了几位非常好的老师,一起出了一本《数据标注实用教程》的教材,为行业系统性发展做一些贡献,同时计划基于基础数据处理部分也要继续出几本系统的教材。

      2. 基于数据标注开发出了一套课程体系和实训平台,在学校、基地、企业落地使用。

      3. 数字产业学院的推进,前期准备工作基本完成,2021年有序推进。

      4. 搭建了数据标注的认证培训体系。

    3. 基地

      参与推进3个城市数据基地的落地工作,虽然疫情造成了一些影响,但是工作还是要有序进行。由于正在推进暂时还不方便透露。基地的作用主要是做基础数据人才的培养和数据相关业务的落地。

    4. 产业园

      参与在沈阳推进落一个供应链金融的数字产业园,数字经济实际是落地应该是基于数据的应用,也就是我们经常提到了数字产业化,产业数字化,脱离行业的技术最终也会是空中楼阁。所以数字经济最核心还是基于产业数据创造价值。也要结合实际行业需求来做数字创新。

     

    在这个给做数据标注行业并且想深入发展的小伙伴一个小小的建议,数据标注是一个数据应用的处理环节,不实际产生核心价值,不管是个人从业者、还是创业来做这个方向的小伙伴,应该更多的考虑数据应用的上下链接或者拓展的协同发展。当然有在做以上几个方向的小伙伴,欢迎随时交流沟通。

     

    二.2020年数据标注行业回顾总结

    2020年发生了黑天鹅事件,对数据标注行业在上半年有很大的冲击,数据标注行业作为新生的数据服务行业核心业务还是依赖与算法公司的订单,所以在人工智能公司产品市场化不成熟、融资不顺的情况下,生意不好也是合理的。但是2020年对于人工智能基础数据服务的发展还是非常至关重要的一年。我们就分一下几个维度来回顾一下。

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    1. 政策维度

      • 职业认定

      • 专业设立

    2. 行业数据维度

      注:原始数据来源于网络抓取,如有遗漏纯属正常

    • 2020年4月份-12月份数据标注业务相关公司数量对比

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            这两张图其实想表明两个问题和大家交流:

    • 2020年4月份到12月份的相关数据标注需求公司增量为24.78%。

    • 最近看到多家公司在宣传上表明自己的客户几千家,其实一直对于这类数据持有怀疑态度,所以挂上上面两张图只是友情提示一下,不管是基于哪种维度来统计的客户数量,故事要能讲的圆满。

    • 2020年4月份TOP15和12月份TOP15地区排名

    2020年4月份:

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    2020年12月份:

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    注:很多渠道说这两年成都的发展势头特别猛,一看数据是真信了。

    • 2020年4月份TOP15和12月份地图分布

    2020年4月份

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    2020年12月份:

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    • 分公司或基地主要分布

      注:存在两家及两家分公司以上公司,排除母公司所在地外后成立分公司或基地地区的分布

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            目前来看全国至少38个城市分别在开设相关数据处理的项目或基地,可以给小伙伴们做一个很好的参考。

    • 建设分公司或者基地的公司分布情况

        注:存在两家及两家分公司以上公司,排除母公司所在地外后成立分公司或基地地区的分布

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        从数据来看很多头部公司在各个地区也存在分公司或基地,那么未来可能就会存在存量市场中的订单释放分配问题。

     

    三.2021年数据行业的展望与机遇

     

    上面跟小伙伴们聊了一下2020年发生的节点事件以及一些基础数据。下面部分和大家聊聊2021年的一些展望和一些大胆设想。

     

    但对于平台类公司的发展机遇个人认为也会在2021年展现出来,平台类核心应该是在数字处理的基础设施,在数据处理的效率和多场景化数据或解决方案的敏捷输出上。虽然在存量市场上由于成本等各个因素的影响下发展受限,但在增量市场的技术能力迁移应用上,是必然需要的。

     

    先说一个问题,最近也有好多新入行的小伙伴留言,说新加入这个行业想多交流一下,个人建议如果没有从事过这个行业仅仅就是听说门槛比较低的创业项目的小伙伴谨慎入行,原因如下:

     

    存量市场期大部分需求来源于人工智能算法公司研发阶段,这个阶段的需求特点是人工智能算法需求相对盲目、对整体模型训练所需数据预估存在较大偏差,所以需求量也相对较大,但是进入到产品场景化落地阶段模型对数据量的需求预估相对较准确、需求的针对性也更强,所以项目更多是短快的小项目。而这个研发过程是不可逆的,所以单个类型数据标注需求量成规律性变化就很好理解了。

     

    在增量市场中客户的主力军更侧重于AI的真实应用客户,这边客户研发周期和成本更为看重、也更看重的是效果,更需求的是成体系的解决方案以及可敏捷开发的平台工具,所以个人认为在存量市场竞争激烈,增量市场中更重要的能力应该是敏捷、解决方案的反向输出。这样行业壁垒也会逐步建立,经过将近5年的发展,个人为2021年会是一个转折。

     

    1. 基地建设机遇、问题及建议的讨论

      1. 机遇

        去年中下旬开始陆续开始的数据标注基地建设逐步开始,但由于疫情原因整体的速度没有设想的速度发展,疫情逐渐平稳、又是十四五的开年搭着数字经济、人工智能、工业物联网等国家战略的加持2021年会有一个更好的释放,期待行业的蓬勃发展。

      2. 问题

        但对于基地发展来讲各个认为有两方面的问题比较突出。

        1. 行业订单释放的问题,从目前的数据来看各个数据处理需求的头部公司如阿里、字节跳动、科大讯飞、快手等都有分公司或基地。那么未来数据处理的需求的存量市场竞争会更为激烈,增量市场尽快打开的需求也迫在眉睫。

        2. 基地问题

          基地存在最大的问题的基地运营的问题,目前在行业中大部分平台类型的公司很多都是后起之秀,在基地实际运营上经验缺乏。很多三线及三线以下城市的产业链并不完整在以服务外包形式落地的项目缺乏产业链支撑,未来存在风险,所以在很多项目落地的时候应该更全面。

      3. 建议

        1. 基地发展模式是一种必然,这个是市场和政府发展的需求,也是抢占新数字经济生产力上游服务市场的好机会。但建议还是公司、政府要各司其职。

        2. 数据标注是一个数据处理的环节,不具有产生核心价值的能力,如果单独发展数据标注行业,其结果就是服务外包。建议结合当地的资源优势或地区发展战略优势快速建立具有产业场景化的数据处理、应用等上下游产业链。

           

    2. 平台类公司发展的困境与机遇

      个人认为今年平台类的标注公司的发展难度会增加,但在这种情况下更容易出现行业内的龙头企业,个人认为核心有三点:

      1. 平台类公司的竞争壁垒优势没有完全显现,对于存量市场来讲工具类型的平台公司的工具使用成本比较高。

      2. 由于基地的建设不少头部企业会把存量市场的业务分发到基地,各地方基地的建设也加快了实际数据供应商企业的正规发展,并且在合理情况的成本降低。

      3. 平台公司良性运营亟待提高,例如问题比较大的一个方面便是结算问题,大部分平台类公司的结算周期在合同上都会签拿到供应商发票后的30个工作日到45个工作日,而其实平台公司基本不会垫付项目款,也就是在客户给平台公司结算还会有一个周期时间,而如果客户支付项目款的周期为30个工作日,那么基本上供应商拿到项目款的周期就可能在30个工作日到75个工作日,很可能是一个季度,这样对于供应商来讲的项目资金成本就已经吃掉了利润的一部分,所以在这个逻辑下平台类的运营就无法形成良性。

      4. 之前也写过一篇文章讨论了一下关于很多公司发展方向的问题,产学院、再就业、扶贫、基础设施建设等方向,个人最不看好的就是拿扶贫作为宣传点的公司,数据标注的确是一个相对简单的数据岗位,但是其实也是一个技术岗,具有技术岗的基本素质要求和发展模式。

    3. 产学研发展讨论

      从成本的角度来看很早就有公司盯上了几个可以快速降低用工成本方式的方向,如扶贫、再就业、产学研等,本身这个行业进行产学研的发展模式也是一种必然,是产业发展与教育脱节的优化解决方式,但是个人非常反对粗暴式实训就业方式,以降低企业用工成本为出发点的产学研结合,这是一种非常不负责的。

      虽然职业化教育更多的是让孩子们可以学到实际工作的技能,在未来可以有一技之长傍身。但是个人认为数字经济时代的职业教育不应该仅仅如此,不能用工厂操作工人的思路来培养数字时代的孩子们,会做不在唯一要求,应该给孩子们未来更多的可能,以及掌握更多可迁移学习的能力。

      当下是数字经济初期,对于教育部在产学研相关政策的尝试也证明了是一次机遇,教育也会更深入的垂直化发展。在这方面今年我也下了很大的功夫去做数字化教育的研究,也欢迎小伙伴们交流。

       

    4. 2021年标注行业的转折年

      • 数据标注行业是一个服务外包行业更是精细化运营的行业,服务外包的意思很明晰了就是一个利润率相对固定,几乎没有溢价率的可能。精细化运营的意思就是基于项目整个流程都需要精准把控,一个环节失控都会导致成本的失控。

      • 数据标注行业作为服务外包,就高度依赖下游客户订单,所以如果没有接触过客户就不要贸然加入了,建议行业群仅仅是交流就好。

      • 数据标注行业大部分需要垫资,所以一定要有较为充足的资金量储备。

      • .......

     

    以上就是对2020年的回顾以及2021年的展望,不管用什么样的思路去解决目前行业的问题或者什么样的路径去更好的实现数字经济,都是我们参与其中的这代人的幸运,可以用我们自己的方式去试图塑造历史、去推动发展,或许这才是最大的乐趣。希望2021年依然在行业内砥砺前行的小伙伴可以乘风破浪、披荆斩棘,在自己梦想的路上一路狂奔。

     

    2020年感谢小伙伴的支持、2021年我们一起加油!!!

     

     

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  • 基于MATLAB的目标检测数据标注工具,符合Pascal VOC数据集格式。详情参考博客:http://blog.csdn.net/u013832707/article/details/60780339
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