文章摘要： 数据标注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。
简介
主要作用
- 数据标注是一个多样化且关键的数据处理步骤，它能够为机器学习模型的训练和优化提供宝贵的信息。不同类型的数据标注方法各具特点和应用场景，共同构成了数据标注的丰富体系。在实际应用中，选择合适的数据标注方法对于提升模型的性能和准确率具有重要意义。
注意事项
- 数据标注过程中必须准确，因为会影响AI训练效果。
流程
数据闭环，
- 了解项目需求：在开始标注工作之前，了解项目的背景和需求非常重要。明确标注的目标是什么，了解模型训练的目的和预期结果，以便更好地理解标注任务，根据需求做出准确的标注1。
- 学习标注规范：每个项目都有一套标注规范，这是工作的基础。标注规范详细说明了标注的标准和要求，比如如何标记目标物体的边界框、如何分类标记、如何处理模糊或有遮挡的图像等。学习并熟悉标注规范是完成准确标注的关键1。
- 掌握专业术语：数据标注涉及到很多专业术语，如目标检测、语义分割、实例分割等。了解这些术语和相关概念有助于更好地理解标注任务，保证标注的准确性和一致性1。
- 学习常见的数据标注方法：常见的数据标注方法包括矩形框标注、多边形标注、语义分割、关键点标注、3D点云标注、3D立方体标注、目标追踪和属性判别等。这些方法适用于不同的应用场景，如自动驾驶、图像识别、虚拟现实等2。
- 实践操作：通过实际操作来巩固理论知识，熟悉各种标注工具和平台的使用。可以在众包平台上接任务进行实践，或者参与实际的项目来积累经验13。
- 持续学习：数据标注是一个不断发展的领域，新技术和新方法不断涌现。持续关注行业动态，学习新的标注技术和工具，保持竞争力13。
标注工具
- 边界框（矩形框）：物体边界
- 多边形：不规则物体
- 关键点：人脸、肢体、手势
- 图像立方体：物体
- 图像立方体连续标注：
- 图像语义分割：
分类和任务
图像标注-线标注
- 根据需求标注检测对象对应的线性位置。
- 例如：车道线。
图像标注-边框标注
- 标注检测对象对应的区域。
- 例如：汽车/行人等各种物体。
图像标注-3D边框标注
- 将图像中待检测物体以立方体形式标注。
- 例如：汽车检测。
图像标注-语义分割（困难）
- 根据检测区域不同，将图像标注为不同的像素。
- 例如：来自汽车拍摄的图像。
图像标注-多边形标注
- 根据需求标注检测对象爱那个的形状。
- 例如：标注图像中的汽车轮廓或标记污损边界。
图像标注-点标注
- 根据需求标注检测对象爱那个参考点的像素坐标，或这图像中的关键点标记。
- 例如：人脸。
图像标注-3D点云标注（困难）
- 在3D空间中，标注点云数据中指定的检测对象。
- 例如：汽车、行车道等。
视频标注-跟踪标注
- 在视频或连续的图像中跟踪标注检测对象，形成有ID关联的运动轨迹。
文本标注-语音转写与校对（困难）
- 中文转英文，语音转写对比校验。
文本标注-实体命名标注（困难）
- 标注文本中的实体。
- 实体是现实中物体的名称。
- 例如：地名、网络用语。
语音标注-客服语音标注（困难）
- 外呼机器人进行呼叫记录语音标注呼叫成果或者失败，从而训练话术。
行业领域
- 无人驾驶、无人超市、人脸识别、智能家居、智能教育、智能医疗、智能安防、工业、制造业