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標(biāo)注的結(jié)果可能不是很準(zhǔn)確。在實(shí)際應(yīng)用場景中，我們可以添加更多的數(shù)據(jù)，并標(biāo)注更多的起始數(shù)據(jù)，這樣智能標(biāo)注的準(zhǔn)確率就會提升。 迭代進(jìn)行智能標(biāo)注 在實(shí)際應(yīng)用場景中，智能標(biāo)注是一個迭代的過程，每一輪只確認(rèn)部分數(shù)據(jù)，然后繼續(xù)啟動下一輪智能標(biāo)注，這樣會使得智能標(biāo)注的結(jié)果越標(biāo)越準(zhǔn)。 在本案例中
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 華為云大數(shù)據(jù)平臺 華為云大數(shù)據(jù)平臺 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 數(shù)據(jù)智能 深圳、杭州、南京、西安 項(xiàng)目簡介 隨著數(shù)字劃時代的到來，社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越來越大，種類越來越多。企業(yè)迫切對大量數(shù)據(jù)的背后價(jià)值進(jìn)行挖掘
力（海量的語料和圖像標(biāo)注）；又比如一些數(shù)據(jù)需要領(lǐng)域內(nèi)的專家來進(jìn)行人工標(biāo)注（一家數(shù)據(jù)驅(qū)動的醫(yī)療公司有很多MRI掃描，他們需要聘請一位專家來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難題。 業(yè)界也有一些專門進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注的公司[1]，比如Google可以提供不同任
數(shù)據(jù)標(biāo)注之后，通常會有一些標(biāo)注文件用于存儲標(biāo)注信息。對于數(shù)據(jù)集來說，標(biāo)注信息本身是非常重要的元信息。此外，整個標(biāo)注過程都會留下一系列元信息，如標(biāo)注過程的完成方式（人工標(biāo)注或智能標(biāo)注）、標(biāo)注時間、標(biāo)注人員、標(biāo)注用途（訓(xùn)練或評估等）。為了提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)注元信息管理和更高效的數(shù)據(jù)存儲
請問被驗(yàn)收駁回之后的圖像標(biāo)簽?zāi)懿荒苤匦绿峤唬窟€是必須全部都重新標(biāo)注？
如圖, 這個標(biāo)簽集最好能從excel或是文本文件或是obs導(dǎo)入，這樣就不用每次輸入了。
自動化標(biāo)注工具與半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)成為重要突破口。自動化標(biāo)注工具借助AI技術(shù)，能對部分數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)標(biāo)注，大大提高標(biāo)注效率。比如某些圖像標(biāo)注軟件，利用圖像識別算法，可自動識別常見物體并標(biāo)注，標(biāo)注員只需對標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行審核與修正，節(jié)省大量基礎(chǔ)標(biāo)注時間。 半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則是利用少量已標(biāo)注數(shù)據(jù)和
對其進(jìn)行標(biāo)注。此時，可使用數(shù)據(jù)選擇進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，對采集到的數(shù)據(jù)去重，根據(jù)相似度刪除一些重復(fù)度比較高的數(shù)據(jù)，從而減少數(shù)據(jù)的標(biāo)注量 。1、發(fā)布數(shù)據(jù)集版本。在執(zhí)行數(shù)據(jù)選擇處理前，我們需要先發(fā)布一個數(shù)據(jù)集版本，作為數(shù)據(jù)校驗(yàn)算法的輸入。a.進(jìn)入“數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集”頁面，選擇從AI
現(xiàn)實(shí)場景中，標(biāo)注往往非常復(fù)雜。有很多標(biāo)注任務(wù)對于標(biāo)注流程和標(biāo)注工具有獨(dú)特的要求。在證件類的OCR(光學(xué)字符識別）場景中，需要先進(jìn)行四點(diǎn)標(biāo)注，然后經(jīng)過透視變換將證件位置調(diào)整后，再標(biāo)注文字塊和文字類別。本質(zhì)上，這種場景的標(biāo)注流程是由其原始數(shù)據(jù)和訓(xùn)練算法共同決定的。算法人員需要根據(jù)業(yè)務(wù)
請問ModelArts的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能能否導(dǎo)出數(shù)據(jù)？若能，怎么操作？是怎么樣的格式？
基于ModelArts智能數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，高效完成海量數(shù)據(jù)智能標(biāo)注，越標(biāo)越準(zhǔn)，用AI解決AI的問題，大幅減少標(biāo)注人力。
基于ModelArts智能數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，高效完成海量數(shù)據(jù)智能標(biāo)注，越標(biāo)越準(zhǔn)，用AI解決AI的問題，大幅減少標(biāo)注人力。
以自動為標(biāo)注者挑選最具有信息量的數(shù)據(jù)，從而減少整體標(biāo)注工作量。在標(biāo)注任務(wù)開始時，標(biāo)注者僅需標(biāo)注少量的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集來訓(xùn)練模型，然后用訓(xùn)練好的模型對未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。主動學(xué)習(xí)策略根據(jù)當(dāng)前這一輪的推理結(jié)果來選擇下一輪需要人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)，標(biāo)注者在標(biāo)注完這些數(shù)據(jù)以后將其加入訓(xùn)練集中，依
能數(shù)據(jù)需求方和后臺從事數(shù)據(jù)標(biāo)注的標(biāo)注員，在云端即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)管理的全部流程，通過科技賦能AI生命周期。針對不同的數(shù)據(jù)類型和標(biāo)注需求，開發(fā)了圖像標(biāo)注工具、語音標(biāo)注工具、文本NLP標(biāo)注工具和3D標(biāo)注工具。特別的，通過深耕無人車LiDAR、圖像語義分割、音頻轉(zhuǎn)譯ASR、手寫體O
圖所示：手工標(biāo)注一部分數(shù)據(jù)步驟1: 點(diǎn)擊數(shù)據(jù)集名稱，進(jìn)入剛剛創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集的總覽頁面。步驟2: 查看當(dāng)前標(biāo)注進(jìn)度，然后點(diǎn)擊“開始標(biāo)注”按鈕，進(jìn)入數(shù)據(jù)集標(biāo)注頁面。步驟3: 點(diǎn)擊“全部”頁面的“同步數(shù)據(jù)源”按鈕，數(shù)據(jù)同步完成后，右上角會出現(xiàn)“數(shù)據(jù)同步完成”的提示。“同步數(shù)據(jù)源”按鈕的位置如下圖所示：步驟4:
鑒于上述的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)在AI應(yīng)用開發(fā)中的重要性，本文將從零開始，一步一步地分析構(gòu)建出一個高效的AI標(biāo)注系統(tǒng)（僅限于計(jì)算機(jī)視覺標(biāo)注）。 1. 最簡單的標(biāo)注系統(tǒng) 下圖是一個最簡單的數(shù)據(jù)標(biāo)注樣例。 圖3：圖像分類型標(biāo)注任務(wù)示例（標(biāo)注：小貓） 由圖可知，最簡單的數(shù)據(jù)標(biāo)注流程便是：給定
開始運(yùn)行，當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變?yōu)?ldquo;等待操作”時，需要手動進(jìn)行確認(rèn)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)標(biāo)注情況，也可以對數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽的修改，數(shù)據(jù)的增加或刪減。數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點(diǎn)狀態(tài)音頻標(biāo)注 在新版自動學(xué)習(xí)頁面單擊“實(shí)例詳情”按鈕，前往數(shù)據(jù)標(biāo)注頁面。單擊任意一張圖片，進(jìn)入音頻標(biāo)注頁面。 音頻標(biāo)
如題
1。 如果高效協(xié)同使用本地標(biāo)注數(shù)據(jù)，例如已在精靈標(biāo)注上已經(jīng)標(biāo)好，能否導(dǎo)入到華為云，2. 是否支持其他數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺導(dǎo)入，比如easydata3. 團(tuán)隊(duì)能否線上線下一起協(xié)同標(biāo)注，比如外包團(tuán)隊(duì)本地標(biāo)注，跟研發(fā)團(tuán)隊(duì)一起協(xié)同，通過modelarts統(tǒng)一管理
同類別下的數(shù)據(jù)。篩選數(shù)據(jù):例如選擇“2”，下方數(shù)據(jù)詳情頁展示同一類別的數(shù)據(jù)。自動將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，可以在篩選結(jié)果中，即同一類別數(shù)據(jù)下，進(jìn)入標(biāo)注頁面進(jìn)行某一標(biāo)簽的標(biāo)注，提升標(biāo)注效率。針對圖像分類任務(wù)，則可批量選中圖像，進(jìn)行批量標(biāo)注，標(biāo)注效率提升明顯展示同一類別數(shù)據(jù):智能標(biāo)注1、人工標(biāo)
