人工智能數(shù)據(jù) 標(biāo)注簡而言之，對采集到的圖像、文本、語言、視頻進(jìn)行畫框、畫點(diǎn)、轉(zhuǎn)錄等操作是常見的數(shù)據(jù)滿足相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的需要。比如一段話可以是標(biāo)注主語、謂語、賓語等。Frame標(biāo)注:Frame標(biāo)注在計(jì)算機(jī)視覺中的意思是畫一個(gè)框來選擇要檢測的物體，比如人體標(biāo)注，需要根據(jù)人體的不同部位來分框。

數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)。從智能手機(jī)指紋解鎖，到智慧城市的智能安防；從車輛自動 駕駛到AI聊天機(jī)器人，從醫(yī)學(xué)成像和診斷到作物監(jiān)測。隨著數(shù)據(jù) 標(biāo)注行業(yè)的蓬勃發(fā)展，涉及的領(lǐng)域逐漸增多。同時(shí)，AI需要根據(jù)大量有效的數(shù)據(jù) summary規(guī)則形成“智能”，然后應(yīng)用于不同的場景。那么，數(shù)據(jù) 標(biāo)注適用于哪些場景呢？自動 駕駛用標(biāo)注 數(shù)據(jù)去訓(xùn)練自動駕駛模型，讓它能感知周圍的環(huán)境。

什么是數(shù)據(jù) 標(biāo)注？數(shù)據(jù) 標(biāo)注指的是對原文數(shù)據(jù)(如圖片、視頻、文字、音頻、3D點(diǎn)云)進(jìn)行標(biāo)注的過程。帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)叫培訓(xùn)。幫助機(jī)器學(xué)習(xí)模型在未來遇到未知的數(shù)據(jù)時(shí)，準(zhǔn)確識別數(shù)據(jù)中的內(nèi)容。根據(jù)所使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和手頭的任務(wù)，訓(xùn)練可以采取多種形式，包括圖像、語音、文本或特征。

我們所知道的數(shù)據(jù) 標(biāo)注其實(shí)是人工智能的重要組成部分之一。我們先來看看人工智能。人工智能由三個(gè)算法組成，計(jì)算能力，標(biāo)注。計(jì)算能力相當(dāng)于用眼睛看書；算法相當(dāng)于思維需要大腦；標(biāo)注相當(dāng)于書上的知識。人工智能操作的基本邏輯是:AI需要用眼睛檢查，把知識記在書上數(shù)據(jù)，然后用大腦算法轉(zhuǎn)換成自己的知識，最后把學(xué)到的知識運(yùn)用到工作中，所以數(shù)據(jù) 標(biāo)注相當(dāng)于機(jī)器的“燃料”，它有/。

數(shù)據(jù)標(biāo)注通常采用一組未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，每個(gè)未標(biāo)記的數(shù)據(jù)都嵌入了一個(gè)信息豐富且有意義的標(biāo)簽。實(shí)際上，數(shù)據(jù) tagging也是一種用一個(gè)或多個(gè)標(biāo)簽對一組樣本進(jìn)行標(biāo)記的技術(shù)。有幾種方法可以標(biāo)記數(shù)據(jù):機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像標(biāo)注，有助于使圖像通過計(jì)算機(jī)視覺可讀。帶注釋的圖片對于其他全自動算法結(jié)果的性能計(jì)算非常有用。它們被稱為基準(zhǔn)、基本事實(shí)或參考數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)中標(biāo)注的進(jìn)程是數(shù)據(jù) 標(biāo)注，可以是文本、圖像、音頻等多種形式。在學(xué)習(xí)時(shí)，計(jì)算機(jī)可以使用帶注釋的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)在呈現(xiàn)新的數(shù)據(jù)時(shí)識別相似的模式。立方體圍繞所需的小工具、車輛、建筑物甚至人創(chuàng)建3D高質(zhì)量標(biāo)簽，以獲得物體的整體空間或體積。主要應(yīng)用于建筑和物體識別領(lǐng)域。圖像中的語義分割標(biāo)注用于計(jì)算機(jī)視覺，語義分割是將一幅數(shù)字圖像分割成多個(gè)片段的過程，從而將圖像的表示變成更有意義、更容易分析的東西。

1。視頻是一系列圖片。比如一個(gè)25幀的視頻對應(yīng)每秒25張圖片，那么當(dāng)一個(gè)視頻輸入到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，它的本質(zhì)就是一個(gè)圖片序列。同樣，對于image 標(biāo)注 tool，將視頻分成一系列圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。2.取景車輛檢測標(biāo)注取景標(biāo)注的本質(zhì)是人工檢測圖片中的物體(以下例如使用-2駕駛在任務(wù)中感知車輛)(即是否有這個(gè)東西)。

)來教導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測和定位車輛。下面將以車架牽引為例進(jìn)一步說明，如下圖所示，兩張圖片中各有一個(gè)矩形框來框出整車輪廓。通過畫面中框架的位置，也就是四個(gè)角的坐標(biāo)，就可以知道框架中的物體相對于畫面的位置和大小，這些標(biāo)注得到的車架坐標(biāo)也是訓(xùn)練車輛檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集中的真值。這些真值會與車輛檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的預(yù)測結(jié)果(即同一張圖片輸入目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)產(chǎn)生的四個(gè)角的坐標(biāo))進(jìn)行比較，得到差值(即損失函數(shù)值)，然后迭代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)(即反向傳播)。