AI自动化标注崛起，数据标注员要失业了？

因此，全球各大AI巨头和大型独角兽，都在进行数据标注自动化的探索。 目前在自动驾驶领域，已经有车企开始采用AI进行自动化标注。 重人力转向重技术 尽管AI自动化标注技术在快速发展，但第三方数据标注服务商并没那么乐观。 河南一家众包平台的项目经理认为，自动化标注还不能取代60%以上的标注需求，只能作为辅助标注工具处理单一或特定数据，提升人效。 数据标注公司已做好了随时裁员的准备，同时向做自动化标注工具的方向发展。

7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

label-studio进行半自动化目标检测标注

参考https://mmdetection.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guides/label_studio.html，这里进行简要概述：

PTA 7-2 方阵循环右移

110_微调数据集标注：众包与自动化

本文将深入探讨LLM微调数据集标注的完整流程，重点介绍众包策略设计、自动化标注工具实现、数据质量控制机制等核心内容。 自动化辅助：利用自动化工具进行预标注或后处理，减少人工标注工作量。 分层标注策略：将数据分为不同层次，重要或复杂数据由专家标注，常规数据由众包完成。 自动化标注技术 自动化标注技术是提升标注效率、降低成本的关键手段。通过结合规则引擎、机器学习和大模型技术，自动化标注可以实现部分或全部标注工作的自动化处理，大幅减少人工干预。 8.1 标注技术发展趋势 8.1.1 大模型驱动的自动化标注 端到端标注系统 未来的标注系统将深度集成大模型能力，实现从数据采集到标注完成的全流程自动化 2025年趋势显示，领先的标注平台正在开发具有自主学习能力的端到端系统 多方安全计算协议将用于跨组织的联合标注项目 这些技术将成为处理医疗、金融等敏感数据标注的标准配置 合规性自动化验证 标注系统将内置自动化的合规性检查功能，确保标注过程符合GDPR、CCPA等法规要求

labelme图像标注_ai标注工具

然而如果是做语义分割的任务时，就不能只是标注框里，需要用另外一种工具labelme进行标注，本文对该工具的安装使用方法进行介绍。 点击open dir，选择标注文件所在的文件夹，然后开始标注。 注意标注的时候，假如你要标注的对象为人和狗，在画掩码过程中，一幅图像中如果有多个person、dog，命名规则为person1、person2…… dog1、dog2……。 因为labelme生成的标签为一个label.png文件，这个文件只有一通道，在你标注时同一标签mask会被给予一个标签位，而mask要求不同的实例要放在不同的层中。 （如果是做语义分割，则没必要如此区分） 标注完成后，会生成一个json文件 3 文件转换 标注完成后，我们得到原图和对应的 json 文件，需要转化成 colormap 标注图，在 labelme 项目中

自动化数据引擎 AIDE | 自动识别问题、自动标注改进模型，不在依赖大量人工数据标注！

因此，开发一个全面的自动化数据引擎可以降低自动驾驶行业的进入门槛。 设计自动化数据引擎可能具有挑战性，但视觉-语言模型（VLMs）和大型语言模型（LLMs）的存在为这些难题开辟了新的途径。 传统的数据引擎可以分为发现问题、策划和标注数据、模型训练和评估等步骤，所有这些步骤都可以从自动化中受益。 在本文中，作者提出了一个自动改进数据引擎（称为AIDE），它利用VLMs和LLMs来自动化数据引擎。具体来说，作者使用VLMs来识别问题， Query 相关数据，自动标注数据，并与LLMs一起验证。 与依赖大量人工标注和干预的传统数据引擎相比，AIDE通过利用预训练的视觉语言模型（VLMs）和大型语言模型（LLMs）来自动化这一过程。 评估 由于作者的AI辅助开发环境（AIDE）为自动驾驶视觉（AV）系统自动化了整个数据策展、模型训练和验证过程，作者对于作者的引擎如何在图像搜索和标注的成本与新目标检测性能之间取得平衡感兴趣。

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 3.0版本') # 加载重定义的label self.lbl = MyLabel(self) # 构造QPixmap，加载待标注图片 img

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

词性标注

—— 迈克尔·法拉第 词性标注简介 词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程，即把每个词标注其为名词、动词、形容词等。 使用机器学习（machine learning）方法实现词性标注，常用的词性标注算法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、条件随机场（Conditional random 词性标注规范 词性标注将一个个词标注成名词、动词、形容词、副词等，需要用字母标记，如“n”，“v”，“a”，“d”。 北大标准/中科院标准 词性编码 词性名称 注解 ag 形语素 形容词性语素。 (非北大标准，CSW分词中定义) 基于jieba的词性标注 前面说过jieba的分词功能，这块主要涉及jieba的词性标注功能。 类似其分词流程，jieba的词性标注也是结合规则和统计的方式，其在词性标注过程中，词典匹配和HMM（隐马尔科夫模型）共同作用。