标贝AI数据标注平台可实现哪些标注方式
发布时间:05月23日
详细说明
人工智能的日渐普及推动了AI数据服务的发展,数据采集和数据标注是AI数据服务的主要构成部分,人工智能的发展与数据标注有着必然的联系。目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主,这对标注数据有着强较依赖性需求,未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主,这些数据难以被机器识别和学习。这就需要标注员借助AI数据标注平台对数据进行标注。
标贝科技AI数据标注平台赋能AI训练数据行业,对图像、文本、语音、视频以及点云数据做到一站式加工处理的管理和执行,涵盖计算机视觉、语音工程、自然语言理解等主要AI算法领域。支持AI预标注,平台数据处理效率可提升10倍以上,数据精准度*高可达100%。
一、平台支持自动关键点标注
人脸关键点定位,是人脸识别、表情分析、三维人脸重建的基础。自动关键点标注,支持5、21、68、106、186等多种关键点定位,粗略定位关键点结合标注人员微调,大幅提升打点效率。
二、平台支持多目标跟踪
针对多目标跟踪视频等数据,自动检测目标框,并对每个对象分配数字ID,有效提高标注效率,节省了拉框、同一对象分配ID的时间。*高可支持1分钟标150帧。
三、平台支持文本OCR
支持中、英文、手写体OCR识别。
四、平台支持自动识别
JLW算法团队魔改ImageNet分类任务,采取粗分类、细分类多次分类策略,将简单粗暴的图像分类性能提升到商用。为标注人员提供准确类别建议。
五、平台支持自动贴边
针对项目中不规则多边形顶点标注繁琐、不准确的问题,开发了基于语义分割的自动贴边算法。标注人员只需要定位大致ROI区域即可快速完成分割的任务。
六、平台支持智能车道线标注
点云车道线标注一直以来都是点云标注的一大难题,点云数据缺失、边界数据离散提高了标注的难度。JLW算法团队在已有的几十万帧3D点云标注数据上学习训练出智能车道线标注,结合人机交互,精
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