AI數(shù)據(jù)標(biāo)注，如何在AI中標(biāo)注尺寸

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-05-17 18:57:13 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，如何在AI中標(biāo)注尺寸
2，有哪些好用的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具
3，為什么國(guó)內(nèi)沒有一個(gè)大的人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)

1，如何在AI中標(biāo)注尺寸

我給你推薦一個(gè)工具吧，這個(gè)工具叫做CADtools，用他來(lái)畫尺寸相當(dāng)方便。他可以完成常規(guī)尺寸標(biāo)注，比如長(zhǎng)度，高度，角度，半徑直徑等，對(duì)于一般的制圖完全夠用了。當(dāng)然他還有其他作用，我就不具體介紹了。

ctrl +R 用標(biāo)尺工具

如何在AI中標(biāo)注尺寸

2，有哪些好用的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具

覺醒向量數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，官網(wǎng)www.awkvector.com ,標(biāo)注任務(wù)挺多的，對(duì)接人特別負(fù)責(zé)挺喜歡官網(wǎng)的文章的，有個(gè)講運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)標(biāo)注公司系列的值得看看！

目前市面上AI企業(yè)通用的都是開源軟件，比如labelme、labelImg。每個(gè)軟件都有自己獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)吧，不過(guò)我最近發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)頁(yè)版的平臺(tái)LabelHub，不僅僅有基礎(chǔ)的標(biāo)注功能，特色是獨(dú)有人員管理體系，真心不錯(cuò)，推薦可以去覺醒向量看看網(wǎng)頁(yè)鏈接

先mark，最近在看相關(guān)的標(biāo)注工具及平臺(tái)視頻標(biāo)注工具vatic，Vatic源自MIT的一個(gè)研究項(xiàng)目(Video Annotation Tool from Irvine, California)。輸入一段視頻，支持自動(dòng)抽取成粒度合適的標(biāo)注任務(wù)并在流程上支持接入亞馬遜的眾包平臺(tái)Mechanical Turk。

有哪些好用的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具

3，為什么國(guó)內(nèi)沒有一個(gè)大的人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)

目前國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)還處于粗放的狀態(tài)中，雖然披著人工智能的外衣，但是本質(zhì)上仍然屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)。需求決定市場(chǎng)，這種場(chǎng)景的出現(xiàn)在一定程度上也與此前人工智能行業(yè)發(fā)展的情況有關(guān)。此前，很多AI企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)主要集中于算法與算力領(lǐng)域，對(duì)于數(shù)據(jù)領(lǐng)域的關(guān)注度則很低。不過(guò)，隨著AI落地進(jìn)程的加快，這種狀況出現(xiàn)了很大轉(zhuǎn)變。目前很多企業(yè)都意識(shí)到了標(biāo)注數(shù)據(jù)的重要性，定制化、精細(xì)化、高質(zhì)量、高效率成為了目前AI企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的新要求。

要想實(shí)現(xiàn)人工智能，我們需要把我們?nèi)祟惖睦斫夂团袛嘟探o計(jì)算機(jī)，讓機(jī)器擁有人類般的識(shí)別能力。回想一下我們?cè)谛〉臅r(shí)候是如何認(rèn)知這個(gè)世界的，比如汽車。當(dāng)我們第一次見到汽車這個(gè)物體時(shí)，我們并不知道它叫什么有什么用。我們的父母會(huì)告訴我們，這個(gè)東西讀作“汽車”，它是這樣的形狀，并且能夠行駛。類比機(jī)器學(xué)習(xí)。我們要讓機(jī)器明白什么是汽車，只能給機(jī)器一張汽車的圖片，標(biāo)注出汽車輪廓，并標(biāo)記上名字“汽車”，這個(gè)時(shí)候機(jī)器就能識(shí)別出這張圖片里的汽車了。然而，相比如人類，機(jī)器并不具備思考與聯(lián)想的能力。換一張圖片之后，機(jī)器可能就識(shí)別不出來(lái)里面的“汽車”了。怎么辦?這個(gè)時(shí)候需要給機(jī)器大量標(biāo)注好的圖片，讓機(jī)器找到這些圖片里汽車的共同特征，那么以后就可以識(shí)別出其他汽車了。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程也是大量學(xué)習(xí)標(biāo)注數(shù)據(jù)的過(guò)程，標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低也成為了決定人工智能技術(shù)是否落地的關(guān)鍵性因素。

為什么國(guó)內(nèi)沒有一個(gè)大的人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)