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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python与大数据分析
图像标注版本3-多标注框+标注标签
这个图像标注版本在前面多标注框基础上，增加了标注标签的选择，同时修正了一下之前绘制最后一个标注框的显示问题，现在看起来更像一个标注软件了。 参照labelImg的样式定义了一个自定义Dialog窗口，在这个窗口中加载了标注标签列表文件，同时这个标签是要必须选择的，或者取消。 对多标注框的代码重新做了优化，一个是关于正在绘制的标注框的显示问题，如果标签取消，则不予绘制，如果选择了标签才绘制出来 一、通过qt designer设计一个标签选择的自定义Dialog窗口 # - bboxlist中（bboxlist相对于2.0版本有所调整） 在绘制事件中，修正了对实时标注框的单独绘制 from PyQt5.QtWidgets import QWidget, QApplication self.bboxList: rect = QRect(point[0], point[1], abs(point[0]-point[2]), abs(point[1]-point[3]
1.1K20编辑于 2023-09-03 破解3D数据标注的隐藏瓶颈
3D数据标注中的瓶颈何在对于已精通2D数据流程的工程师而言，转向3D可能令人震惊。曾经只需绘制2D框的简单问题，已变成一场应对稀疏点云、笨拙的可视化以及模糊分类的复杂战斗。 让我们尝试“在实践中”寻找答案，通过探索领先的标注提供商和3D平台的专业知识与项目。瓶颈的产生之处3D标注为汽车、机器人、建筑和医疗保健等各行业的自主系统解锁了强大能力。 大规模扫描增加了额外的复杂性；对齐传感器、同步帧以及在庞大数据集中保持几何一致性需要细致的控制。更重要的是，3D标注不仅仅是标记点；它关乎正确解读上下文。 人与强大工具的联合实验室专业从事高精度标注的团队Keymakr与专为企业级3D标注设计的平台Segments.ai宣布建立合作伙伴关系，这展示了先进工具与人类专业知识的结合如何提升3D数据工作流并解决隐藏瓶颈 当标注团队在平台上测试真实的“实地”案例时，两家公司共同创造了一个环境，让工具适应用户，并反过来相应地塑造工作流程。解决3D道路标记中的结构断裂另一个瓶颈出现在需要高精度3D道路标记的项目中。
29110编辑于 2026-01-21- 来自专栏用户2241938的专栏
3年专注心电图AI数据标注服务
但是这些数据要想被利用起来，并适合于人工智能训练用的数据，则需要按照一定的规则加以处理和清洗，如果是医疗用的数据进一步需要专业医生的标注。 往往是费尽千辛万苦找来10万条数据，可是这些大量的数据没有标注失去了意义，或者是标注没有统一造成了数据需要重新处理。 策位信息公司历经3年多的磨砺，逐步形成了一套行之有效的方法，已经成功标注百万计的心电图数据。通过和大型专业软件公司的长期合作，摸索出一种适合于专业医生和普通人标注的一个大型平台。 医生只需花费10分钟学习就可以开始标注心电图数据，使用简单并且标注准确有效。标注软件不存在模糊语言，减少计算机还需更多的判断，而失去一致性。 通过和云端的接口，数据上传下载，标注结果的上传下载都非常简单。其输出接口和人工智能训练模型接口，便于使用。 标注的另一个关键是专业的医生，这样才可以保证数据的高水平标注。
1.3K00发布于 2020-09-02 - 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. 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。 3d状态下默认标注文件名为该文件夹下第一张图片名+“_3D”，后缀名为json。 （3d画刷形状），Rectangle3D（3d长方体形状）；color代表标注形状颜色；label代表标注标签文字，points代表像素点位（2d存储为横纵坐标比例，3d存储为横纵坐标比例，及z方向上的顺序
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。 3d状态下默认标注文件名为该文件夹下第一张图片名+“_3D”，后缀名为json。 （3d画刷形状），Rectangle3D（3d长方体形状）；color代表标注形状颜色；label代表标注标签文字，points代表像素点位（2d存储为横纵坐标比例，3d存储为横纵坐标比例，及z方向上的顺序
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。 年龄不能超过18岁，不能为负数 public int Age { get; set; } [StringLength(MaximumLength = 50, MinimumLength = 3) ] // 名称的长度不能超过 50，不能小于 3 public string Name { get; 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 ASP.NET 和 ASP.NET MVC 等框架中使用。 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
1.4K40编辑于 2022-12-06 - 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。 但讽刺的是，数据标注员正在被自己服务的AI所替代，已经有企业开始采用AI进行数据标注。 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 ； 第3阶段(2020)：采用BEV空间进行标注，重投影的精度明显降低； 第4阶段(2021)：采用多趟重建去进行标注，精度、效率、拓扑关系都达到了极高的水准。 在国内，理想汽车董事长兼CEO李想曾在2023年4月份举行的一场论坛上表示，当理想汽车使用软件2.0的大模型，通过训练的方式进行自动化标定，过去需要用一年做的事情，基本上3个小时就能完成，效率是人的1000
1.4K10编辑于 2024-01-29 - 来自专栏AI那点小事
Win10+Python3环境下安装LabelImg数据标注工具
，没有特定领域的数据集，后续工作基本没法展开。 但是通用的VOC或者COCO数据集可能根本没法使用适用于特定领域，因此制作特定领域的数据集也成为了意见非常重要的事情。 LabelImg就是当前非常合适数据标注工具，接下来我们来介绍LabelImg在win10下的安装流程。 由于win10下多半使用的Python3环境，因此本篇博客也只介绍python3环境下LabelImg的安装流程。 ---- 安装过程 首先是检查环境变量。 之后将Anaconda3的根目录以及Anaconda3/Scripts子目录的绝对路径添加至Path环境变量当中。 ?
3.6K10发布于 2020-04-15 - 来自专栏NLP/KG
3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务
文本分类任务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. 文本分类任务标注 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. 2.3 标签构建 项目创建后，可在Setting/Labeling Interface中继续配置标签，详见项目创建 2.4 任务标注 图片 2.5 数据导出 勾选已标注文本ID，选择导出的文件类型为JSON 导出的文件，默认文件中的每条数据都是经过人工正确标注的。
3.5K31编辑于 2023-03-02 - 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。 #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txt文件 点击保存。 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AI那点小事
【安装教程】Ubuntu+Python3环境下安装LabelImg数据标注工具
概要 在之前的一篇文章中，我们介绍了Win10+Python3环境下安装LabelImg数据标注工具的教程，读者如有需要在WIn10环境使用LabelImg数据标注工具，请移步：Win10+Python3 环境下安装LabelImg数据标注工具。 ---- 安装流程 由于Ubuntu自带Python3环境，因此直接使用pip进行安装labelImg数据标注工具。 之后进入labelImg文件夹目录，在ubuntu中我放在home根目录，因此重新开一个终端后一次输入如下命令： cd labelImg make qt5py3 ?
3.4K10发布于 2020-04-20 - 来自专栏新智元
谷歌推出“流体标注”AI辅助工具，图像标注速度提升3倍！（附论文）
将标记数据集的生成速度提升至现在的3倍，有望缓解目前机器学习研究中，高质量的训练数据获取难的瓶颈。 ，让标记数据集的生成速度提高至原来的3倍。 对COCO数据集中图像使用流体标注界面的可视化。图片来源：gamene 更确切地说，为了对图像进行标记，我们首先通过预训练的语义分割模型（Mask-RCNN）来处理图像。 （3）删除现有段。（4）改变重叠段的深度顺序。 （Demo链接在此：https://fluidann.appspot.com/，仅限桌面平台） 使用传统手动标记（中列）和流体标注（右）在COCO数据集的三张图像上进行标记的比较。
1.5K30发布于 2018-11-23 - 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）
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。 进行标注任务。 （3）标注检验：由标注审核员或机器质检机制，审核标注质量 3、常用的标注工具 公众号附不了超链接，点击阅读原文获取原链接。点击每个工具的名字即可获取下载地址。
3.6K20发布于 2020-08-27
腾讯云开发者
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