云測數(shù)據(jù)標注模板示例↑
在標注工具的能力上,云測數(shù)據(jù)的標注平臺涵蓋了市面上所有的標注工具,操作簡單便捷效率高。同時支持標注工具的定制開發(fā),可靈活滿足不同的標注需求,配合客戶進行數(shù)據(jù)處理落地。包含但不限于點云3D立體框、點云語義分割、特征點、線段、矩形框、曲線、平面立體框、多邊形等等。
以云測數(shù)據(jù)自研的的三維標注工具為例。云測數(shù)據(jù)全面支持3D點云標注、3D矩形框選、語義分割、目標跟蹤(用于標注點云連續(xù)幀)、2D3D融合標注等工具的使用,同時擁有快速切幀、復制功能、2D圖輔助框、有效標注區(qū)域、預置框、自動貼合等一系列提高標注效率和準確度的輔助功能。
自動貼合示意圖↑
在云測數(shù)據(jù)標注平臺的流程管理上,可準確地把控從創(chuàng)建任務(wù)、分配任務(wù)、標注流轉(zhuǎn)到質(zhì)檢/抽檢等環(huán)節(jié),實現(xiàn)對數(shù)據(jù)標注過程的全流程掌控,數(shù)據(jù)標注后經(jīng)過審核、質(zhì)檢、驗收等不同環(huán)節(jié)確保數(shù)據(jù)準確性。并且標審分離,風險管控機制完善,并支持平臺的私有化部署,更好的提高數(shù)據(jù)標注的效率、精準度全方位保證數(shù)據(jù)的隱私安全。
我們?yōu)槭裁葱枰玫臄?shù)據(jù)標注平臺
從人工智能技術(shù)的研究方向來看,無論是在傳統(tǒng)機器學習領(lǐng)域或是深度學習領(lǐng)域,基于訓練樣本有明確標簽或結(jié)果的監(jiān)督學習仍然是一種主要的模型訓練方式。尤其是深度學習領(lǐng)域,需要更多數(shù)據(jù)以提升模型效果。
我們需要明確一點:對于AI企業(yè)乃至整個行業(yè)來講,數(shù)據(jù)標注作為人工智能落地應(yīng)用實現(xiàn)的重要環(huán)節(jié),其標注后的數(shù)據(jù)精度和效率影響著人工智能算法模型的最終效果。正所謂“磨刀不誤砍柴工”,選擇一個好的標注平臺,利用好這把“利器”,可在人工智能長遠發(fā)展的道路上披荊斬棘,一路向前!
