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供一站式的數(shù)據(jù)生產(chǎn)力，讓科學(xué)家用更多的時(shí)間做更有價(jià)值的事情。 服務(wù)內(nèi)容包含：開(kāi)源數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)清洗，車輛人像標(biāo)注，視頻的標(biāo)注，文本標(biāo)注，通用圖片處理。 商品應(yīng)用場(chǎng)景：包含車輛打標(biāo)、人像打標(biāo)、場(chǎng)景分類、鑒黃、OCR文字標(biāo)注等數(shù)十類場(chǎng)景，涉及交通、銀行、教育、直播、物流等多個(gè)領(lǐng)域。 公司優(yōu)勢(shì)：
供一站式的數(shù)據(jù)生產(chǎn)力，讓科學(xué)家用更多的時(shí)間做更有價(jià)值的事情。 服務(wù)內(nèi)容包含：開(kāi)源數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)清洗，車輛人像標(biāo)注，視頻的標(biāo)注，文本標(biāo)注，通用圖片處理。 商品應(yīng)用場(chǎng)景：包含車輛打標(biāo)、人像打標(biāo)、場(chǎng)景分類、鑒黃、OCR文字標(biāo)注等數(shù)十類場(chǎng)景，涉及交通、銀行、教育、直播、物流等多個(gè)領(lǐng)域。 公司優(yōu)勢(shì)：
數(shù)據(jù)標(biāo)注人員借助制作工具，對(duì)收集到的、未處理的原始數(shù)據(jù)或初級(jí)數(shù)據(jù)，包括地圖、文字、語(yǔ)音、圖片、視頻等類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，標(biāo)記對(duì)象的特征，并轉(zhuǎn)換成機(jī)器可識(shí)別的信息 高質(zhì)量質(zhì)檢,自動(dòng)化標(biāo)注,支持多樣化場(chǎng)景：多種數(shù)據(jù)集格式
數(shù)據(jù)標(biāo)注人員借助制作工具，對(duì)收集到的、未處理的原始數(shù)據(jù)或初級(jí)數(shù)據(jù)，包括地圖、文字、語(yǔ)音、圖片、視頻等類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，標(biāo)記對(duì)象的特征，并轉(zhuǎn)換成機(jī)器可識(shí)別的信息 高質(zhì)量質(zhì)檢,自動(dòng)化標(biāo)注,支持多樣化場(chǎng)景：多種數(shù)據(jù)集格式
數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)功能下線，原團(tuán)隊(duì)標(biāo)注的LabelConsole功能融合至ModelArts-Console。登錄ModelArts-Console在ModelArts中，一般用戶使用數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，直接是在“數(shù)據(jù)管理”模塊操作，此模塊包含數(shù)據(jù)管理所有能力，數(shù)據(jù)集管理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)導(dǎo)入
</bndbox> </object></annotation> 對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)注主要推薦兩款產(chǎn)品：（1）labelImg 標(biāo)注格式符合PASSCAL VOC的格式； <object> <name>person</name>
標(biāo)注規(guī)范以及元數(shù)據(jù)的定義等。比如，在圖像標(biāo)注中，對(duì)于圖像的分辨率、色彩模式、標(biāo)注框的坐標(biāo)格式等都需要有明確統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)標(biāo)注工具和模型訓(xùn)練平臺(tái)都遵循這樣的標(biāo)準(zhǔn)，才能確保數(shù)據(jù)在兩者之間順利傳輸和被正確理解。如果標(biāo)注工具輸出的是一種自定義的標(biāo)注格式，而訓(xùn)練平臺(tái)無(wú)法識(shí)別，那么數(shù)據(jù)的流
單擊操作列“確認(rèn)標(biāo)注”，狀態(tài)變更為已標(biāo)注，即表示標(biāo)注完成。在技能訓(xùn)練時(shí)，只會(huì)使用狀態(tài)為已標(biāo)注的訓(xùn)練語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練。 其他操作 批量操作 在“數(shù)據(jù)標(biāo)注”頁(yè)面，單擊左側(cè)訓(xùn)練集名稱，進(jìn)入對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練集管理頁(yè)面。 勾選訓(xùn)練語(yǔ)料，單擊“批量操作”，可以執(zhí)行批量標(biāo)注意圖、批量確認(rèn)標(biāo)注、批量刪除操作。
本次學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)標(biāo)注主要是在圖片中對(duì)紅燈、綠燈、黃燈、人行橫道、限速標(biāo)志和解除限速標(biāo)志等進(jìn)行標(biāo)注。 首先準(zhǔn)備進(jìn)行標(biāo)記的圖片素材，本次學(xué)習(xí)在AI Gallery中的數(shù)據(jù)中直接導(dǎo)入進(jìn)obs桶中，下載完成后進(jìn)入數(shù)據(jù)集創(chuàng)建 嘗試了下人工手動(dòng)標(biāo)注，需在圖片中用矩形標(biāo)注物體并添加標(biāo)簽，看似
單此商品-人工標(biāo)注團(tuán)隊(duì)-標(biāo)注/質(zhì)檢，指的是用戶需要星塵提供對(duì)應(yīng)的標(biāo)注服務(wù)時(shí)，可通過(guò)此商品下單。算法輔助：平臺(tái)支持算法輔助標(biāo)注、質(zhì)檢，極大提高標(biāo)注效率，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。,全流程覆蓋：平臺(tái)集標(biāo)注工具、流程管控、質(zhì)量控制及人員管理為一體。,API接口訪問(wèn)：自動(dòng)化數(shù)據(jù)從標(biāo)注到導(dǎo)出的流程，和系統(tǒng)進(jìn)行深度整合。
數(shù)據(jù)標(biāo)注，針對(duì)物體檢測(cè)項(xiàng)目，即在已有數(shù)據(jù)集圖像中，標(biāo)注出物體位置，并為其打上標(biāo)簽。標(biāo)注好的數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練。云寶數(shù)據(jù)集中，已標(biāo)注部分數(shù)據(jù)，還有部分數(shù)據(jù)未標(biāo)注，您可以選擇未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行試用。在自動(dòng)學(xué)習(xí)頁(yè)面，單擊項(xiàng)目名稱，進(jìn)入自動(dòng)學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的主頁(yè)面。自動(dòng)學(xué)習(xí)項(xiàng)目創(chuàng)建時(shí)，會(huì)自動(dòng)執(zhí)行數(shù)
在物體檢測(cè)作業(yè)中上傳已標(biāo)注圖片后，為什么部分圖片顯示未標(biāo)注？
ModelArts為用戶提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力： 人工標(biāo)注：用戶創(chuàng)建單人標(biāo)注作業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行手工標(biāo)注。 智能標(biāo)注：在標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)情況下，用戶可以通過(guò)啟動(dòng)智能標(biāo)注任務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注，提高標(biāo)注的效率。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注：對(duì)于大批量的數(shù)據(jù)，用戶可以通過(guò)創(chuàng)建團(tuán)隊(duì)標(biāo)注作業(yè)，進(jìn)行多人協(xié)同標(biāo)注。 人工標(biāo)注 對(duì)于不同
型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測(cè)”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)中，一般由一個(gè)人完成，但是針對(duì)數(shù)據(jù)集較大時(shí)，需要多人協(xié)助完成。ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能，可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注
在ModelArts中數(shù)據(jù)標(biāo)注完成后，標(biāo)注結(jié)果存儲(chǔ)在哪里？ ModelArts管理控制臺(tái)，提供了數(shù)據(jù)可視化能力，您可以在控制臺(tái)查看詳細(xì)數(shù)據(jù)以及標(biāo)注信息。如需了解標(biāo)注結(jié)果的存儲(chǔ)路徑，請(qǐng)參見(jiàn)如下說(shuō)明。 背景說(shuō)明 針對(duì)ModelArts中的數(shù)據(jù)集，在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)，需指定“數(shù)據(jù)集輸入位置”和“數(shù)據(jù)集輸出位置”。兩個(gè)參數(shù)填寫(xiě)的均是OBS路徑。
模型訓(xùn)練過(guò)程中需要大量已標(biāo)注的數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。ModelArts為用戶提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力：人工標(biāo)注：用戶創(chuàng)建單人標(biāo)注作業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行手工標(biāo)注。智能標(biāo)注：在標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)情況下，用戶可以通過(guò)啟動(dòng)智能標(biāo)注任務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注，提高標(biāo)注的效率。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注：對(duì)于大批量
力（海量的語(yǔ)料和圖像標(biāo)注）；又比如一些數(shù)據(jù)需要領(lǐng)域內(nèi)的專家來(lái)進(jìn)行人工標(biāo)注（一家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療公司有很多MRI掃描，他們需要聘請(qǐng)一位專家來(lái)幫助他們解釋這些掃描），這樣數(shù)據(jù)標(biāo)注便成了人工智能算法商用的一個(gè)難題。 業(yè)界也有一些專門(mén)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注的公司[1]，比如Google可以提供不同任
力（海量的語(yǔ)料和圖像標(biāo)注）；又比如一些數(shù)據(jù)需要領(lǐng)域內(nèi)的專家來(lái)進(jìn)行人工標(biāo)注（一家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療公司有很多MRI掃描，他們需要聘請(qǐng)一位專家來(lái)幫助他們解釋這些掃描），這樣數(shù)據(jù)標(biāo)注便成了人工智能算法商用的一個(gè)難題。業(yè)界也有一些專門(mén)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注的公司[1]，比如Google可以提供不同任務(wù)
在“創(chuàng)建數(shù)據(jù)標(biāo)注”對(duì)話框，選擇微調(diào)數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)集版本，填寫(xiě)標(biāo)注名稱。 單擊“確定”。新創(chuàng)建的標(biāo)注數(shù)據(jù)集顯示在列表中，繼續(xù)執(zhí)行標(biāo)注數(shù)據(jù)集。 標(biāo)注數(shù)據(jù)集 在“數(shù)據(jù)標(biāo)注”列表中，單擊操作列的“標(biāo)注”。 在“標(biāo)注信息”頁(yè)面，在“數(shù)據(jù)集文件列表”下拉列表中選擇文件。 單擊“全部信息”頁(yè)簽下的“創(chuàng)建對(duì)
數(shù)據(jù)標(biāo)注頁(yè)面的圖片能否按照?qǐng)D片名排序？這邊觀察圖片會(huì)方便很多現(xiàn)在的圖片顯示順序是亂的，如下圖所示：
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 華為云大數(shù)據(jù)平臺(tái) 華為云大數(shù)據(jù)平臺(tái) 領(lǐng)域方向：數(shù)據(jù)智能 工作地點(diǎn)： 深圳、杭州、南京、西安 華為云大數(shù)據(jù)平臺(tái) 數(shù)據(jù)智能 深圳、杭州、南京、西安 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 隨著數(shù)字劃時(shí)代的到來(lái)，社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，種類越來(lái)越多。企業(yè)迫切對(duì)大量數(shù)據(jù)的背后價(jià)值進(jìn)行挖掘
