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如何进行数据标注（2）
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。今天来介绍一下如何进行数据标注。 文章共两个部分：（1）数据标注综述（2）数据标注指南 本文是第二部分：数据标注指南。本文可能会帮助读者更直观的认识对图片标注中的问题。 1、笔记来源 本文的标注要点来源于图像标注专家Adela Barriuso的标注笔记。她于2007年开始使用labelme系统地标注SUN数据库，标注了 超过25万个物体。 笔记记录了标注过程中曾遇到的困难和采用的解决方案，以便得到一致性高的图片标注。 Adela Barriuso在西班牙的一家服装店里进行数据标注，这就是传说中的大隐隐于市吗？ 2、标注笔记 下面是Adela Barriuso在数据标注中的心得： · 在标注图像时，首先对图像进行整体的评估，衡量标注难度。有些乍一看标注难度较大的图像，实际上图中的元素很少，很容易标记。
1.6K10发布于 2020-08-27 - 来自专栏python与大数据分析
图像标注版本2-多标注框
在网上能看到的图像标注版本多是图像标注版本1的代码，但图像标注不仅只保存一个标注框，通常都是多个标注框，而且要把这些标注框信息记录下来，当然代码也是在网上找到的，做了一些改动。 for point in self.bboxList: rect = QRect(point[0], point[1], abs(point[0]-point[2] bbox = (tempx0, tempy0, tempx1, tempy1) self.bboxList.append(bbox) 四、构建主窗口 # 测试类 class LabelV2( QWidget): def __init__(self): super(LabelV2, self). 函数中，显示主窗口，其他功能暂时不需要 if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) labelwin = LabelV2(
65730编辑于 2023-09-04 - 来自专栏dongdong的数据标注
视频数据标注工具与平台（数据标注公司）
视频数据标注平台（标注外包公司） 数据标注公司的工作比较多样，但视频标注对工具要求稍高一些，能在线上做的平台不是特别多，主要还是语音、图片标注。 下面介绍几个平台，也综合了其他博主的一些意见，如下： 京东众智 标注质量比较高，项目交付准时，数据隔离方案可以不出自己的服务器完成标注，比较重视客户的数据安全。也提供私有化部署服务。 百度众测 标注能力比较广泛，百度进入标注行业比较久，积累了较多的众包用户。不过我不看好众包模式，因为质量比较难把控。 figure-eight 国外知名的数据标注平台，国外好多大公司都与它有合作。 需要制作新的数据集，对视频帧进行标注，所以根据网上一个博主的标注工具进行了一定的修改，实现的功能是在每一帧中将需要标注的区域用鼠标选取4个点，顺序是顺时针。 需要制作新的数据集，对视频帧进行标注，所以根据网上一个博主的标注工具进行了一定的修改，实现的功能是在每一帧中将需要标注的区域用鼠标选取4个点，顺序是顺时针。
3.6K41编辑于 2022-06-23 利用无标注数据提升序列标注技术
利用无标注数据改进序列标注虚拟对抗训练（VAT）是一种通过向无标注数据添加噪声来生成难以分类的训练样本，从而改进机器学习系统的方法。 在实验中，使用半监督学习（即少量标注训练数据辅以大量无标注数据）在三个不同序列标注任务上，将该系统与四个性能最佳的前置方法进行了比较。在八个不同数据集上，该方法全面优于所有四个基线。 首先，在标注数据上训练模型；然后，向大量无标注数据添加噪声，并进一步训练模型，使其对带噪声无标注数据的分类与对干净数据的分类尽可能一致。这种方法依赖于聚合统计数据的比较——干净数据和噪声数据的分类。 然后训练网络以最小化噪声无标注示例和干净无标注示例情况下该概率分布的差异。在实验中，与先前实践有所不同的是，使用一个数据集进行训练的监督部分，并使用另一个相关数据集进行半监督部分。 通常，半监督训练是必要的，因为目标应用的标注数据稀缺或缺失，尽管相关应用的标注数据可用。将seqVAT的性能与三种流行的半监督训练方法（自训练、熵最小化和交叉视图训练）以及传统VAT的性能进行了比较。
37310编辑于 2025-08-23- 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
labelme：图像数据标注
导读 深度学习第一步就是制作数据集，手动去标注一些数据。本文将介绍一个用于图像数据标注的软件：labelme，并介绍它的安装方法，使用方法等。 视频标注 生成 VOC 格式的数据集 生成 COCO 格式的数据集 2. 程序主界面 程序界面[2]主要分为六个区域，最上面为菜单栏，最左边为工具栏，中间为中心窗口（展示图片以及进行标注），右侧上方为展示标注标签的窗口，右侧下方为展示文件列表的窗口，最下面为状态栏。 2d状态下：创建画刷形状，通过点击或者快捷键即可运行。创建画刷形状用于进行分割标注，在想要进行标注的区域，点击鼠标即可进行绘制，绘制完毕后按下回车键即可键入标注文字，添加标注。 3D：是否进入3D模式，点击即可进行2d及3d状态的转换。 Hide Polygons：隐藏所有标注，点击即可运行。 Show Polygons：显示所有标注，点击即可运行。
7.8K30编辑于 2023-02-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
labelme：图像数据标注
导读深度学习第一步就是制作数据集，手动去标注一些数据。本文将介绍一个用于图像数据标注的软件：labelme，并介绍它的安装方法，使用方法等。 视频标注生成 VOC 格式的数据集生成 COCO 格式的数据集2. 3D：是否进入3D模式，点击即可进行2d及3d状态的转换。Hide Polygons：隐藏所有标注，点击即可运行。Show Polygons：显示所有标注，点击即可运行。 2d显示二维坐标，3d显示三维坐标。 ，checked为显示，unchecked为隐藏在中心窗口对标注的交互会在标签列表中同步更新，例如添加标注、删除标注等文件列表组件功能部分：2d状态下，在文件列表窗口中点击文件即可进行文件的切换3d状态下
3.4K20编辑于 2023-01-19 - 来自专栏独立观察员博客
09：数据标注与数据校验
数据标注（Data Annotation）是类或类成员添加上下文信息的一种方式，在 C# 通常用特性（Attribute）类来描述。 set; } [DataType(DataType.Date)] // 生日将作为日期展示 (不带时间) public DateTime Birthday { get; set; } } 数据标注的展现的用途主要在早期的 数据标注用来验证数据的合法性是最常见的用法，在 ASP.NET Core/Mvc 中，数据作为表单 Model 提交时，框架会对 Model 数据自动进行校验，也可以手动调用 ModelState.IsValid int.TryParse(input.ToString(), out int val)) return false; return val % 2 == 0; int.TryParse(input.ToString(), out int val)) return result; return val % 2 == 0 ?
1.4K40编辑于 2022-12-06 - 来自专栏NLP/KG
2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等
文档抽取任务Label Studio使用指南 1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务 、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取 目录 1. 安装 2. 文档抽取任务标注 2.1 项目创建 2.2 数据上传 2.3 标签构建 2.4 任务标注 2.5 数据导出 2.6 数据转换 2.7 更多配置 1. 2. 文档抽取任务标注 2.1 项目创建 点击创建（Create）开始创建一个新的项目，填写项目名称、描述，然后选择Object Detection with Bounding Boxes。 标注主体（Subject）及客体（Object） 图片 Step 2. 关系连线，箭头方向由主体（Subject）指向客体（Object） 图片 Step 3.
3.4K21编辑于 2023-03-04 - 来自专栏dongdong的数据标注
数据标注科普：十种常见的图像标注方法
计算机视觉的飞速发展离不开大量图像标注数据的支撑，随着各类图像检测、识别算法的商业化落地，市场对图像标注精准度愈发严格，同时针对不同的应用场景，也衍生出了不同的图像标注方法。 2、矩形框标注矩形框标注又叫拉框标注，是目前应用最广泛的一种图像标注方法，能够以一种相对简单、便捷的方式在图像或视频数据中，迅速框定指定目标对象。 5、点云标注点云是三维数据的一种重要表达方式，通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云分类，并标注上不同属性，常应用于自动驾驶领域。 6、3D立方体标注与点云标注不同，3D立方体标注还是基于二维平面图像的标注，标注员通过对立体物体的边缘框定，进而获得灭点，测量出物体之间的相对距离。 7、2D/3D融合标注2D/3D融合标注是指同时对2D和3D传感器所采集到的图像数据进行标注，并建立关联。该方法能够标注出物体在平面和立体中的位置和大小，帮助自动驾驶模型增强视觉和雷达感知。
7K50编辑于 2022-06-24 - 来自专栏张高兴的博客
YOLOv8 入门指南：（2）图像标注
安装图像标注工具 LabelImg 打开 LabelImg 网站，使用 git 命令或下载 zip 的形式，将代码保存到本地； git clone git@github.com:HumanSignal/ pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc # 只需执行一次 python labelImg.py 图像标注 标注的第一步要在 LabelImg 中打开图像，可以打开单个图像 ，也可以打开图像所在的文件夹； 点击 创建区块 按钮开始标注； 标注框不要大于或小于物体，标注完成后选择或输入物体的标签，点击 OK 按钮完成标注； 直到标注完图像中所有的物体，点击 保存 按钮存储标签
2.1K10编辑于 2025-05-21 - 来自专栏ATYUN订阅号
谷歌开发流体标注，标注图像数据集速度提高3倍
例如，在流行的Coco + Stuff数据集中标记单张图片需要19分钟；标记包含164000张图像的整个数据集将花费53000小时。 幸运的是，谷歌开发了一种解决方案，有望大幅减少标注时间。 它被称为流体标注（Fluid Annotation），它使用机器学习来标注类标签并勾勒出图片中的每个对象和背景区域。谷歌声称它可以将标注数据集的创建速度提高三倍。 ? 谷歌并不是唯一一个将AI应用于数据标注的。 旧金山创业公司Scale采用人工数据标注和机器学习算法相结合的方式，为Lyft、通用汽车、Zoox、Voyage、nuTonomy等客户整理原始的、没有标记的信息流。 总部位于瑞典的mapeera建立了一个街头图像数据库，利用计算机视觉技术分析了这些图像中的数据。 流体标注演示：fluidann.appspot.com/
1.4K20发布于 2018-11-22 - 来自专栏科技云报道
AI自动化标注崛起，数据标注员要失业了？
在数据标注行业流行着一句话：“有多少智能，就有多少人工”。 由于需要标注的数据规模庞大且成本较高，一些互联网巨头及一些AI公司很少自己设有标注团队，大多交给第三方数据服务公司或者数据标注团队来做。 来自卡耐基梅隆大学、耶鲁大学和加州大学伯克利分校的一组研究人员更是发现：GPT-4在数据集标注表现上优于他们雇用的最熟练的众包员工。 这一突破为研究人员节约了超过50 万美元和2万个工时。 例如，特斯拉一直在积极推进自动化标注的进展，从2018至今，特斯拉的标注经历了4个阶段： 第1阶段(2018)：只有纯人工的二维的图像标注，效率非常低； 第2阶段(2019)：开始有3D label，但是是单趟的人工的 ”对RLHF和RLAIF给出答案的满意度都超过了70%（两者差距只有2%）；另外，如果只比较RLHF和RLAIF给出的答案，真人评委们对两者的满意度也是对半分。 给定一段文本和两个可能的摘要，输出1或2来指示哪个摘要最符合上述定义的连贯性、准确性、覆盖范围和整体质量。 其次是样本示例（1-Shot Exemplar）。
1.4K10编辑于 2024-01-29 - 来自专栏web三维
GIS矢量数据geojson自定义字段标注，颜色自动标注。
原本geobuilding是一个垂直的GIS数据生产工具，不是制图工具和数据分析工具。有的用户没有gis可视化展示工具，就把geobuilding当作了汇报工具。比如城市设计预览城市建筑物分类。
67610编辑于 2023-12-04 - 来自专栏全栈文档库
使用Labelimg进行数据标注
数据标注是计算机视觉和机器学习项目中至关重要的一步，而使用工具进行标注是提高效率的关键。本文介绍了LabelImg，一款常用的开源图像标注工具。 用户可以在图像中方便而准确地标注目标区域，为训练机器学习模型提供高质量的标注数据。LabelImg已经成为研究者和开发者在计算机视觉项目中不可或缺的工具之一。 一、安装labelimg 1、切换到需要安装的虚拟环境 conda activate yolov5 #切换到yolov5虚拟环境 2、安装Labelimg pip install labelimg 二 、打开labelimg labelimg #在命令行中输入labelimg即可打开 三、进行图片标注 1、打开需要进行标注的图片所在的文件夹 2、切换为yolo模式 3、拖拽画框进行标注 4、保存数据集 标注产生的数据集文件存储在图片文件夹目录下。 数据集文件存储框体和标签的信息，我们在训练模型时会自动加载。
1.9K1313编辑于 2024-02-03 - 来自专栏dongdong的数据标注
语音数据标注工具与平台
图片 完成标注，保存 图片 总的来说，Praat功能强大，但是用作语音标注，操作并不简便，难以对大批量的语音数据做好管理。 最近我们找到几家数据标注平台，各家自研的标注工具更加简单好用。 语音数据标注平台 京东众智 京东众智的工具是单独开发的（这个也挺好开发和复用的）操作方面简单很多，标注人员全部是在线上作答，也避免了数据外泄问题。 值得一提的是，因为我们的初始数据是用算法跑过一遍的，虽然准确率不是很高…京东众智可以把我们的标注结果展示出来，标注人员简单修改一下，效率就提高很多。经过协商，因为不用重新标注，报价也减少了一些。 语音数据标注平台 图片
3.7K41编辑于 2022-06-23 - 来自专栏人工智能头条
我猜，你还不知道数据标注公司在做什么吧？（2）
更多时候都是以小批量数据进行产品的小样展示，因为初创公司也要考虑项目的成功率和标注成本之间的关系。 2. 企业型 | 这里指已经形成一定规模的人工智能企业，同时可能已经获得多轮融资。 数据 这里的数据指的是资源合作方提供的需要标注的各类数据，在基于数据进行成本预估的时候，我们最重要的是需要注意以下2点: 1. 如下所示：2D 拉框<多边型拉框 < LandMark < 点云拉框 < 语义分割 < VR打标，关于上述标注方法详细解释请参考“如何运营一家数据标注公司（数据处理分类篇）”。 软件 这里的软件指的是数据标注中的操作工具，在基于软件进行成本预估的时候，我们最重要的是需要注意以下2点： 1. 操作方面这里指标注软件在实际标注过程中操作环境是否流畅，操作功能是否便捷。 2. 细线条的规则主要指需求方前期同样花费了巨大的精力对相关数据进行标注，同时对各种特殊场景都做出了详细的描述。 2.
1.8K10发布于 2019-01-02 - 来自专栏汇智网教程
还在手工标注数据？试试Snorkel！
我知道你已经用上了最先进的深度学习模型，不过，还在人工标注数据吗？这有点过时了！快来了解下Snorkel —— 最新的基于弱监督学习的大规模训练数据标注神器! ? 当需要领域专家才能够进行数据的标注时，这一问题变得更加糟糕 。而且，随着时间的推移，标注任务有可能也会变化，而这些手工标注的训练数据都是静态的，可能无法应用于变化的任务，造成既往投入的浪费。 斯坦福大学的snorkel系统，就是为了解决数据标注这一机器学习的瓶颈问题而开发的解决方案，它的基本思想就是通过编程来标注海量的数据点。 接下来，当标注一个新的数据点时，每一个标注函数都会对分类进行投票：正、负或弃权。基于这些投票以及标注函数的估算精度，标注模型能够程序化到为上百万的数据点给出概率性标注。 可以利用海量的未标注数据，来构建大量虽然不完美但是足够好的大型训练数据集 这些标注可以用于训练一个具有大特征集的强大的判别分类器。即使我们只使用 100个标注函数，每个数据样本依然可以有上千个特征。
1.9K40发布于 2019-08-20 - 来自专栏一刻AI
如何进行数据标注（1）
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。 因此，本文主要讲解数据标注。 关于数据标注的推文共有两篇，内容分别为：（1）数据标注综述（2）数据标注实践要点 本文是第一部分：数据标注综述 1、数据标注的作用 数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。 数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。 2、数据标注的质量及标注流程 数据的高质量体现在两个方面：一个标注的数量多，二是标注的质量高。 图像标注的质量标准：图像标注的质量好坏取决于像素点的判定准确性。 每个工人的标注结果为，再根据推断出的最终标签，其计算公式为： 图像数据的标注流程为： （1）数据清洗：排除数据存在缺失值、噪声数据、重复数据等质量问题。 （2）数据标注：划分标注任务、制定标注规范。
3.6K20发布于 2020-08-27 - 来自专栏AI无止境
使用数据中心完成花朵图片数据标注
操作场景数据标注是深度学习训练任务中的第一项工作，俗话说“人工智能，人工越多越智能”，因此在训练前需要对训练数据进行标注，为图片指定标签，图片标签直接影响训练效果。 ，您可以查看数据集详情，可以看到数据集全部为未标注状态。 图片步骤2：创建数据标注任务点击左侧菜单栏的数据中心——数据标注，进入标注任务管理界面新建一个标注任务：图片图片步骤3：数据标注作业点击任务所在行右侧的去标注进入标注作业界面：标注作业分位两步：step1 ：选中要标注的图片step2：为选中的图片选择恰当的标签图片若您在标注过程中需要新增标签类别，可在页面右上方进行标签添加。 若您的标注作业需要中断，可点击右上角的保存按钮保存标注进度，下次可在已有进度上继续标注。标记完成后，您可在数据集管理界面进入数据集详情查看数据标注信息：图片
1.9K61编辑于 2022-09-16 - 来自专栏自动驾驶
关键点数据标注以及应用案例
在机器学习中，您标注的数据是AI模型的基础，因此选择正确的方式十分重要，建立质检流程，跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速，人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。 在数据标注中，机器学习工程师构建模型的策略需要考虑到实际应用场景。我们在人工智能做的大量工作都是和人与机器交互相关，尤其是在检测人类运动和情绪方面。在这些实践中，我们会使用关键点来标注目标物体。 在看似简单的人脸解锁的背后，实际上是通过大量的人脸数据集和标注，训练模型而实现的。为了实现这一点，苹果公司的工程师团队可能在产品投入使用前使用了数千个关键点。 使用关键点标注训练模型能够检测运动员的动作并了解他们的技能水平。然后将这些数据存储起来，并针对其他运动员进行评估，以公平地评估候选人的技能水平。 虽然有开源数据集，但使用关键点标注来探索可能性仍然是一种新的尝试。将其广泛使用需要大量时间和数千个关键点。
1.1K10编辑于 2022-06-29
腾讯云开发者
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