(1) 自動(dòng) 駕駛:用標(biāo)注 數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練自動(dòng) 駕駛模型，使其值得入行，至少-2駕駛自動(dòng) 駕駛域，自動(dòng) 駕駛域，什么是數(shù)據(jù) 標(biāo)注？數(shù)據(jù) 標(biāo)注是使用自動(dòng)工具抓取和收集數(shù)據(jù)包括文字、圖片、語(yǔ)音等。從網(wǎng)上，再整理一下?lián)尩降臄?shù)據(jù)。

值得輸入，至少自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注是可以的。數(shù)據(jù) 標(biāo)注是隨著人工智能的興起而出現(xiàn)的?，F(xiàn)階段，人工智能市場(chǎng)仍處于繁榮期。以自動(dòng) 駕駛為例，盡管新能源自動(dòng) 駕駛為代表的造車新勢(shì)力，但很多傳統(tǒng)主機(jī)廠也紛紛增加預(yù)算數(shù)據(jù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在過(guò)去的22年里，很多主機(jī)廠都加大了對(duì)數(shù)據(jù) 標(biāo)注的投入，比如吉利、SAIC、廣汽等，而他們的預(yù)算已經(jīng)在幾十萬(wàn)元的基礎(chǔ)上翻了十幾倍。

數(shù)據(jù)標(biāo)注是利用專門(mén)的工具對(duì)圖像、文字等進(jìn)行處理的工作。數(shù)據(jù) 標(biāo)注是使用自動(dòng)工具抓取和收集數(shù)據(jù)包括文字、圖片、語(yǔ)音等。從網(wǎng)上，再整理一下?lián)尩降臄?shù)據(jù)。數(shù)據(jù) 標(biāo)注屬于人工智能行業(yè)的基礎(chǔ)工作，需要大量的數(shù)據(jù) 標(biāo)注專科醫(yī)生做相關(guān)工作，以滿足人工智能培訓(xùn)的需要數(shù)據(jù)。但隨著未來(lái)工具的不斷優(yōu)化標(biāo)注、標(biāo)注人員將在智能輔助工具的幫助下減少大量重復(fù)性工作，單純依靠人工的純手工工作在未來(lái)將會(huì)大大減少標(biāo)注。

通常，從已建立的標(biāo)簽中選擇對(duì)應(yīng)于數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，這是一個(gè)閉集。一張圖片可以有很多類別/標(biāo)簽，比如成人、女性、黃種人、長(zhǎng)發(fā)等。對(duì)于詞，可以是標(biāo)注主語(yǔ)、謂語(yǔ)、賓語(yǔ)、名詞動(dòng)詞等。2.Frame 標(biāo)注3.Area 標(biāo)注:相對(duì)于frame 標(biāo)注，area 標(biāo)注的要求會(huì)更加精確，邊緣可以是柔性的，比如-2駕駛。

數(shù)據(jù)標(biāo)注是提前對(duì)需要計(jì)算機(jī)識(shí)別和解析的圖片進(jìn)行標(biāo)注，讓計(jì)算機(jī)不斷識(shí)別這些圖片的特征，最終實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的自主識(shí)別。數(shù)據(jù) 標(biāo)注為人工智能企業(yè)提供了大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)用于機(jī)器訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，保證了算法模型的有效性。標(biāo)注是對(duì)未處理的主數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程，包括語(yǔ)音、圖片、文字、視頻等。，并將其轉(zhuǎn)換成機(jī)器可識(shí)別的信息。原來(lái)的數(shù)據(jù)一般由數(shù)據(jù)收集，后續(xù)的數(shù)據(jù) 標(biāo)注相當(dāng)于處理數(shù)據(jù)然后輸送給人工智能算法和模型完成調(diào)用。

擴(kuò)展資料:-3 標(biāo)注應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù) 標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動(dòng)人工智能的蓬勃興起，其主要應(yīng)用行業(yè)和不同行業(yè)標(biāo)注場(chǎng)景，(1) 自動(dòng) 駕駛:使用

非常重要。在汽車-2駕駛的過(guò)程中，汽車本身需要具備感知、規(guī)劃、決策、控制等多項(xiàng)“技能”，統(tǒng)稱為“人工智能”。但是，所謂的聰明只是一個(gè)結(jié)果。為了讓汽車本身的算法處理越來(lái)越復(fù)雜的場(chǎng)景，需要海量的真實(shí)道路數(shù)據(jù)來(lái)支撐。而這需要依靠數(shù)據(jù) 標(biāo)注。數(shù)據(jù) 標(biāo)注存在的意義就是讓機(jī)器理解和認(rèn)識(shí)世界。在汽車領(lǐng)域-2駕駛、數(shù)據(jù)標(biāo)注-0處理的場(chǎng)景通常包括變道超車、穿越、無(wú)保護(hù)左轉(zhuǎn)和無(wú)紅綠燈控制右轉(zhuǎn)。

1。視頻是一系列圖片。比如一個(gè)25幀的視頻對(duì)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(duì)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(cè)標(biāo)注取景標(biāo)注的本質(zhì)是人工檢測(cè)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(lái)教導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)和定位車輛。下面將以車架牽引為例進(jìn)一步說(shuō)明，如下圖所示，兩張圖片中各有一個(gè)矩形框來(lái)框出整車輪廓。通過(guò)畫(huà)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(duì)于畫(huà)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(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集中的真值。這些真值會(huì)與車輛檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的預(yù)測(cè)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)。