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图像标注版本4-多标注框+标注标签+高亮和删除标签
4.0版本在3.0版本基础上增加了双击某个位置时，如果这个位置在标注框内，则对选中的标注框进行标识出来，同时提示是否要删除当前选中的标注框，进行删除处理。 # 如存在在多个被标注框内，则显示最新标注的那个 # 再询问是否要删除标注框 # 如果确定要删除，则删除当前坐标所在的标注框 def mouseDoubleClickEvent Qt.SolidLine)) painter.drawRect(rect) painter.drawText(point[0], point[1], point[4] , abs(point[0] - point[2]), abs(point[1] - point[3])) painter.setPen(QPen(Qt.green, 4, ) painter.drawRect(rect) painter.drawText(point[0], point[1], point[4]
1.1K10编辑于 2023-09-03 BERT小模型超越GPT-4的标注数据需求
预测性任务中BERT规模模型超越GPT-4所需的标注样本量大型语言模型（LLMs）提供了一种新的机器学习交互范式：上下文学习。这种方法明显优于依赖显式标注数据的各种生成任务（例如摘要、问答、释义）。 上下文学习也可应用于预测性任务，如文本分类和实体识别，只需少量或无需标注示例。但上下文学习在这些任务上实际上与监督方法相比如何？ 关键优势在于需要更少的数据，但在不同问题上，一个BERT规模的模型需要多少标注样本才能在准确性上击败GPT-4？ 提高上下文学习准确性的方法涉及增加速度与准确性的权衡，表明蒸馏和LLM引导的标注将是最实用的方法。本文讨论了基于spaCy开源库和Prodigy标注工具的实现方法。 通过大量实验：许多任务，多个模型，没有GPT-4结果，在所有任务上远低于任务特定模型。
38810编辑于 2025-09-09- 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- 来自专栏新智元
GPT-4终结人工标注！AI标注比人类标注效率高100倍，成本仅17
新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】这个开源工具，居然能用GPT-4代替人类去标注数据，效率比人类高了100倍，但成本只有1/7。 大模型满天飞的时代，AI行业最缺的是什么？ 当Autolabel采用GPT-4进行标注时，获得了最高的准确率——88.4%，超过了人类标注结果的准确率86.2%。 而且其他比GPT-4便宜得多的模型的标注准确率，相比GPT-4来说也不算低。 GPT-4在一系列数据集中的标签质量都优于人类数据标注员。其他几个LLM的表现也在80%左右，但调用API的价格仅为GPT-4的十分之一。 例如，上图显示，在95%的质量阈值下，我们可以使用GPT-4标注约77%的数据集。 从上图可以看到在所有数据集中，GPT-4的平均完成率最高，在8个数据集中，有3个数据集的标注质量超过了这一质量阈值。
1.8K41编辑于 2023-09-19 - 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. Import：导入标注文件，通过点击即可运行。标注文件的样例文件请参考此处。Save : 保存文件，通过点击或者快捷键即可运行。会将对标注的更改进行保存，写入默认标注文件中。 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。 中心窗口功能部分：为方便用户交互，图片上的标注形状默认显示为不填充，即只显示边框，当鼠标进入标注形状内部时，标注形状为悬浮（hovered）状态，内部会填充颜色，当鼠标点击标注形状时，标注形状为选中（selected
3.4K20编辑于 2023-01-19 - 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. 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。 Import：导入标注文件，通过点击即可运行。标注文件的样例文件请参考此处。 Save : 保存文件，通过点击或者快捷键即可运行。会将对标注的更改进行保存，写入默认标注文件中。 中心窗口功能部分： 为方便用户交互，图片上的标注形状默认显示为不填充，即只显示边框，当鼠标进入标注形状内部时，标注形状为悬浮（hovered）状态，内部会填充颜色，当鼠标点击标注形状时，标注形状为选中（
7.8K30编辑于 2023-02-27 - 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 () 来判断数据是否合法。 手动执行数据校验 大多数时候，数据校验都是由框架（如 ASP.NET Core）帮我们做了，但有时候我们想手动执行校验数据怎么做呢？简单说，使用 Validator 类即可，但也不是想像的那么直接。
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。 4、关键点标注关键点标注是指通过人工的方式，在规定位置标注上关键点，例如人脸特征点、人体骨骼连接点等，常用来训练面部识别模型以及统计模型。 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。 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 - 来自专栏机器之心
7 Papers & Radios | GPT-4学会反思；ChatGPT数据标注比人便宜20倍
与 MTurk 上高分标注人相比，ChatGPT zero-shot 的文本标注能力。ChatGPT 在五项任务中的四项中的准确性优于 MTurk。 推荐：ChatGPT 数据标注比人便宜 20 倍，而且还更准。 此前的方法侧重于数据集过滤、post-generation 过滤或推理指导，而本文提出的方法不需要重新训练，这对于大型模型来说是不可思议的。 (from Dacheng Tao) 4. (from Nicu Sebe, Trevor Darrell) 4.
94410编辑于 2023-04-06 - 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。 苏黎世大学研究发现，ChatGPT平均每个标注成本低于0.003美元，比众包平台便宜20倍；在相关性、立场、主题等任务中，ChatGPT也是以4:1的效率优势“碾压”人类。 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 ； 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。
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。 #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 ----步骤4：数据标注详情查看标注作业完成后，可在作业区右上方查看标注进度：图片所有图片标注完成后，点击页面右上角的提交按钮提交标注任务。 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 - 来自专栏一刻AI
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
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