人工智能的日漸普及推動了AI數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標注是AI數(shù)據(jù)服務(wù)的主要構(gòu)成部分,人工智能的發(fā)展與數(shù)據(jù)標注有著必然的聯(lián)系。目前主流的機器學(xué)習方式是以有監(jiān)督的深度學(xué)習方式為主,這對標注數(shù)據(jù)有著強較依賴性需求,未經(jīng)標注處理過的原始數(shù)據(jù)多以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主,這些數(shù)據(jù)難以被機器識別和學(xué)習。這就需要標注員借助AI數(shù)據(jù)標注平臺對數(shù)據(jù)進行標注。
標貝科技AI數(shù)據(jù)標注平臺賦能AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)行業(yè),對圖像、文本、語音、視頻以及點云數(shù)據(jù)做到一站式加工處理的管理和執(zhí)行,涵蓋計算機視覺、語音工程、自然語言理解等主要AI算法領(lǐng)域。支持AI預(yù)標注,平臺數(shù)據(jù)處理效率可提升10倍以上,數(shù)據(jù)度可達**。
一、平臺支持自動關(guān)鍵點標注
人臉關(guān)鍵點定位,是人臉識別、表情分析、三維人臉重建的基礎(chǔ)。自動關(guān)鍵點標注,支持5、21、68、106、186等多種關(guān)鍵點定位,粗略定位關(guān)鍵點結(jié)合標注人員微調(diào),大幅提升打點效率。
二、平臺支持多目標跟蹤
針對多目標跟蹤視頻等數(shù)據(jù),自動檢測目標框,并對每個對象分配數(shù)字ID,有效提高標注效率,節(jié)省了拉框、同一對象分配ID的時間??芍С?分鐘標150幀。
三、平臺支持文本OCR
支持中、英文、手寫體OCR識別。
四、平臺支持自動識別
JLW算法團隊魔改ImageNet分類任務(wù),采取粗分類、細分類多次分類策略,將簡單粗暴的圖像分類性能提升到商用。為標注人員準確類別建議。
五、平臺支持自動貼邊
針對項目中不規(guī)則多邊形點標注繁瑣、不準確的問題,開發(fā)了基于語義分割的自動貼邊算法。標注人員只需要定位大致ROI區(qū)域即可快速完成分割的任務(wù)。
六、平臺支持智能車道線標注
點云車道線標注一直以來都是點云標注的一大難題,點云數(shù)據(jù)缺失、邊界數(shù)據(jù)離散提高了標注的難度。JLW算法團隊在已有的幾十萬幀3D點云標注數(shù)據(jù)上學(xué)習訓(xùn)練出智能車道線標注,結(jié)合人機交互,定位車道線。
七、平臺支持點云自動分割
點云自動語義分割,支持幾十種數(shù)據(jù)類型,平均單幀節(jié)約百分之六十標注時間。
八、平臺支持自動拉框
針對項目中出現(xiàn)的矩形框貼合不緊密、肉眼區(qū)分性不強等問題,開發(fā)了基于ImageNet、Coco等通用型圖像數(shù)據(jù)集的自動拉框算法。將誤差精度有效控制在2px以內(nèi),大幅提升標注效率。
九、平臺支持點云預(yù)識別
針對點云數(shù)據(jù),自動繪制3D矩形框,平均每個矩形框節(jié)約10秒,單幀節(jié)約2分鐘,對于上億4D點云、點云、上億像素圖片、幾小時音頻可做到流暢標注。
AI數(shù)據(jù)標注平臺提供圖像視頻語音文本點云全類型標注工具,包含多類垂直數(shù)據(jù)標注場景,支持軟件部署和SAAS服務(wù)。通過實時量化的可視化管理系統(tǒng),可實現(xiàn)數(shù)據(jù)集管理、項目管理、人員管理、供應(yīng)鏈管理等內(nèi)容,能有效提升人機協(xié)作效率,擴大產(chǎn)能,降低處理成本,準確地把控每一環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)和質(zhì)量問題,是實現(xiàn)人力驅(qū)動向技術(shù)驅(qū)動的關(guān)鍵一步。為全力滿足客戶的個性化需求,提供數(shù)據(jù)標注平臺定制化開發(fā)服務(wù)/
詞條
詞條說明
詳解文本AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集主要用途和應(yīng)用領(lǐng)域
AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可根據(jù)不同的分類標注進行分類,根據(jù)數(shù)據(jù)屬性可分為圖像數(shù)據(jù)集、文本數(shù)據(jù)集、音頻數(shù)據(jù)集和視頻數(shù)據(jù)集等,根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集;根據(jù)數(shù)據(jù)來源可分為實驗數(shù)據(jù)集、分類數(shù)據(jù)集、開放數(shù)據(jù)集,無論任何一種分類都是按照人們訓(xùn)練需求出發(fā),目前市場上應(yīng)用范圍廣泛的是按照數(shù)據(jù)屬性對AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行分類,其種文本類AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是我們在自然語言處理(NLP)和數(shù)據(jù)挖掘較為經(jīng)常使用的數(shù)
細數(shù)標貝AI數(shù)據(jù)標注平臺標注功能
人工智能的日漸普及推動了AI數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標注是AI數(shù)據(jù)服務(wù)的主要構(gòu)成部分,人工智能的發(fā)展與數(shù)據(jù)標注有著必然的聯(lián)系。目前主流的機器學(xué)習方式是以有監(jiān)督的深度學(xué)習方式為主,這對標注數(shù)據(jù)有著強較依賴性需求,未經(jīng)標注處理過的原始數(shù)據(jù)多以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主,這些數(shù)據(jù)難以被機器識別和學(xué)習。這就需要標注員借助AI數(shù)據(jù)標注平臺對數(shù)據(jù)進行標注。?標貝科技AI數(shù)據(jù)標注平臺賦能AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)行業(yè),
人工智能作為新基建的組成部分,在不**業(yè)融合應(yīng)用日趨廣泛。與此同時,持續(xù)深化融入各行各業(yè)的人工智能,也不斷催生出眾多不同的智能化產(chǎn)品和新業(yè)態(tài),為經(jīng)濟社會持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展注入了新動能。數(shù)據(jù)采集標注是在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中,催生的以數(shù)據(jù)采標為的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的項目。什么是數(shù)據(jù)采集標注?數(shù)據(jù)采集標注是指收集原始數(shù)據(jù),并為其添加標簽(或稱為標記)以便對數(shù)據(jù)進行分類、分析和可視化的過程。數(shù)據(jù)采集標注可以有
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