人工智能数据标注-车道标注39页PPT
人工智能数据标注+标准
人工智能数据标注+标准
人工智能数据标注是指将原始数据进行加工处理,为机器学习
和人工智能算法提供标记和注释的过程。
这些标注可以包括图像、
文本、音频等多种形式的数据。
数据标注的过程可以通过人工标注
和自动标注两种方式进行。
人工标注是指由人类标注员手动对数据
进行标注,确保标注的准确性和可靠性;而自动标注则是利用计算
机算法自动对数据进行标注,通常用于大规模数据的快速处理。
数据标注的标准非常重要,它直接影响到机器学习和人工智能
模型的训练和性能。
首先,标注的准确性是最基本的标准,标注员
需要准确理解标注任务的要求,确保标注结果与原始数据一致。
其次,标注的一致性也非常重要,即不同标注员对同一数据的标注结
果应该是一致的,这可以通过对标注员进行培训和质量控制来保证。
此外,标注的完整性和统一性也是标准的重要内容,确保标注覆盖
到所有需要标注的内容,并且符合统一的标注规范和格式。
除了以上基本的标准外,不同类型的数据标注还有各自的特殊
标准。
比如图像数据标注需要考虑物体边界的准确标注、语义分割
等问题;文本数据标注需要考虑词性标注、命名实体识别等问题;
音频数据标注需要考虑语音识别、情感分析等问题。
总之,人工智能数据标注的标准是确保数据质量和算法性能的重要保障,需要标注员具备专业的知识和技能,并严格遵循标注规范和流程,以确保标注结果的准确性、一致性和完整性。
数据标注工程PPT课件数据标注应用
6.1 自动驾驶
第六章 数据标注应用
6.1.2 自动驾驶的九种数据标注
车辆多边形标注:是对车辆进行区域标注以及分类标注,主要应用于对车辆类 型的识别,例如:面包车、卡车、大客车、小轿车等,训练自动驾驶在道路行 驶时选择性跟车或者变道操作。
6.1 自动驾驶
第六章 数据标注应用
6.1.2 自动驾驶的九种数据标注
指示牌/信号灯标注:是一种对道路悬挂指示牌/信号灯进行的综合标注,标注 包括了区域标注、分类标注以及语义标注,应用于训练自动驾驶根据交通规则 进行行驶。
6.1 自动驾驶
第六章 数据标注应用
6.1.2 自动驾驶的九种数据标注
区域分割标注:是一种对道路区域进行的综合标注,标注包括了区域标注、分 类标注以及语义标注,应用于训练自动驾驶根据交通规则进行行驶。
第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
习题:
1.本章介绍的自动驾驶标注有几种,分别介绍这几种标注的 用途。 2.本章介绍的智能安防标注有几种,分别介绍这几种标注的 用途。 3.本章介绍的智能医疗标注有几种,分别介绍这几种标注的 用途。
感谢聆听
第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
6.1 自动驾驶
第六章 数据标注应用
6.1.1 自动驾驶的发展
知名咨询机构环球透视(IHS)曾经预测,2025年全世界自动驾 驶汽车的总销量会接近23万辆,到2035年这个数量会增长到1180万辆, 而全世界自动驾驶汽车保有量会接近5400万辆,到2050年之后,世界 上几乎所有的汽车都会使用自动驾驶技术,如果自动驾驶技术足够成 熟,人类很有可能将会被禁止驾驶汽车。
人工智能技术使用中的数据标注方法详解
人工智能技术使用中的数据标注方法详解在人工智能技术的应用中,数据标注是一个非常重要的步骤。
数据标注是指给定一组数据,标记出数据中的有用信息或特征,以及对其进行分类或描述的过程。
数据标注对于训练机器学习模型和提供有针对性的数据分析至关重要。
本文将详细解析人工智能技术使用中的数据标注方法。
一、手动标注手动标注是最基本和最常见的数据标注方法。
它通常涉及到专业人员对数据进行逐个标注。
这种方法的优点是标注结果准确可靠。
缺点是需要大量的人力成本和时间投入,对于大规模数据集来说,手动标注是不切实际的。
二、半自动标注半自动标注是手动标注的一种改进方法。
它利用机器学习的技术来辅助标注过程。
通常,先由专业标注人员做少量的手动标注,然后机器学习模型根据已有的标注结果进行学习,最后通过模型的预测结果来进行数据标注。
这种方法相比于完全手动标注,大大减少了人力成本和时间投入。
三、众包标注众包标注是一种利用大量普通用户的力量进行数据标注的方法。
这种方法通常通过在线平台将任务发布给众多志愿者。
众包标注可以同时进行大规模标注,且相对于手动标注和半自动标注,成本更低。
然而,众包标注的缺点是标注结果的准确性无法完全保证,因为参与者的背景和知识水平不一,有可能引入主观错误。
四、迁移学习迁移学习是一种利用已有标注数据进行模型训练,并将训练好的模型应用于其他领域的数据标注的方法。
迁移学习可以减少数据标注的工作量,尤其是在相似领域,已有标注数据丰富的情况下。
利用迁移学习,可以将一个领域中已经标注好的模型应用到另一个领域,并进行微调。
这种方法可以提高数据标注的效率和准确性。
五、弱监督学习弱监督学习是一种使用部分标注数据进行训练的方法。
相比于完全标注数据,部分标注数据更容易获取,减少了标注的工作量。
弱监督学习通常利用已有的领域知识和启发规则,将数据进行标记。
然后,使用这些部分标注数据进行模型训练。
这种方法可以提高数据标注的效率,但标注结果的准确性可能受到影响。
2024年度人工智能最新版ppt课件
2024/2/2
语言模型构建
语言模型用于描述词汇之间的概率关系,通常采用N-gram 模型或循环神经网络(RNN)进行构建。在训练过程中,需 要使用大量的文本数据进行参数估计和优化。
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语音合成基本原理及实现方式
要点一
语音合成基本原理
要点二
语音合成实现方式
将文字转换成声音,通过对文字的分析和处理,生成对应 的语音波形。语音合成技术可以应用于语音助手、智能客 服、语音导航等领域。
特征提取方法
常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC) 等,这些方法能够有效地提取出语音信号中的特征参数,为后续的声学模型和语 言模型构建提供基础。
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声学模型和语言模型构建策略
声学模型构建
声学模型是语音识别中的核心部分,通常采用隐马尔可夫模 型(HMM)或深度学习模型进行构建。在训练过程中,需 要使用大量的语音数据进行参数估计和优化。
常见无监督学习算法
聚类分析、降维算法、异常检测等。
无监督学习算法实践
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
2024/2/2
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深度学习算法原理及应用场景
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深度学习的基本原理
通过构建深度神经网络来模拟人脑的学习过程, 实现复杂函数的逼近和表示。
常见深度学习算法
卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等 。
监督学习的基本原理
利用已知输入和输出数据进行训练,得到模型后对未知数据进行 预测。
常见监督学习算法
线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。
监督学习算法实践
数据预处理、特征选择、模型训练与调优、评估指标等。
2024/2/2
人工智能技术使用中的数据标注方法详解
人工智能技术使用中的数据标注方法详解人工智能技术的快速发展给许多行业带来了巨大的改变和机遇。
然而,许多人忽视了人工智能技术背后对大量高质量数据的需求以及数据标注在人工智能技术中的重要性。
本文将详细介绍人工智能技术使用中的数据标注方法,探讨数据标注的定义、重要性以及常见的数据标注方法。
首先,我们需要了解数据标注的含义。
数据标注是指在数据集中为给定数据样本添加有关信息的过程。
数据标注的目的是为了让机器学习算法能够理解和解读数据,从而提高人工智能系统的准确性和性能。
数据标注可以包括多个层级的信息,如图像中的物体边界框标注、文本中的关键词标注等。
数据标注在人工智能技术中的重要性不可忽视。
标注准确度直接影响机器学习算法的学习能力和性能。
如果数据标注不准确,机器学习算法将无法正确地理解和解释数据,从而无法提供准确的预测和结果。
因此,高质量的数据标注是成功应用人工智能技术的关键。
接下来,我们将介绍几种常见的数据标注方法。
首先是图像标注方法。
图像标注是将图像中感兴趣的目标物体的位置和属性信息标记出来。
图像标注通常包括边界框标注、关键点标注和语义分割标注。
边界框标注是在图像中标记出目标物体的边界框,通常使用矩形或者多边形表示。
关键点标注是标记出图像中目标物体的重要位置,如人脸中的眼睛、鼻子等。
语义分割标注是将图像中的每个像素都标注为属于某个类别,常用于图像分割和场景理解等任务中。
其次是文本标注方法。
文本标注是将文本中的重要信息标记出来,常用于自然语言处理和文本分类任务。
文本标注可以包括关键词标注、实体标注和情感标注等。
关键词标注是将文本中的关键词或关键短语标记出来,用于提取文本中的重要信息。
实体标注是标记出文本中的实体,如人名、地名和组织名等。
情感标注是将文本的情感倾向标记出来,用于情感分析和情感推断等任务中。
最后是音频标注方法。
音频标注是将音频中的语音信息标注出来,常用于语音识别和语音合成任务。
音频标注可以包括音频的转录、语速标注、语气标注和情感标注等。
信息技术人工智能面向机器学习的数据标注规程说明书
ICS35.240L70团体标准T/CESA 1040—2019信息技术人工智能面向机器学习的数据标注规程Information technology- Artificial intelligence- Code of practice for data annotationof machine learning2019-04-01发布2019-04-01实施目次前言 (II)1 范围 (1)2 规范性引用文件 (1)3 术语和定义 (1)4 数据标注规程框架 (2)5 数据标注规程 (3)5.1 定义所需标注数据和预估数据量 (3)5.2 标注说明规则 (4)5.3 标注人力供给方式 (5)5.4 标注工具和标注平台选择 (5)5.5 标注任务创建、分发、开展和回收 (5)5.6 标注结果质量检查和控制 (7)5.7 标注结果输出交付要求 (8)5.8 数据交付和验收 (9)前言本部分按照GB/T 1.1—2009《标准化工作导则第1部分:标准的结构和编写》给出的规则起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。
本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本标准由中国电子技术标准化研究院提出并归口。
本标准起草单位:北京航空航天大学、中国电子技术标准化研究院、第四范式(北京)技术有限公司、深圳腾讯计算机系统有限公司、中国航空综合技术研究所、数据堂(北京)科技股份有限公司、中国医学科学院生物医学工程研究所、联想(北京)有限公司、北京深醒科技有限公司、上海外国语大学、深圳云天励飞技术有限公司、北京深睿博联科技有限责任公司、普天信息技术有限公司、海尔优家智能科技(北京)有限公司、浪潮软件集团有限公司、威麟信息技术开发(上海)有限公司、玉养信息科技(上海)有限公司、重庆中科云从科技有限公司、北京京东尚科信息技术有限公司、中国电子科技集团公司第十四研究所、南京中兴新软件有限责任公司、北京海天瑞声科技股份有限公司、杭州海康威视数字技术股份有限公司、中科博宏(北京)科技有限公司、苏州思必驰信息科技有限公司、上海交通大学苏州人工智能研究院、中国电子科技集团公司第五十四研究所、浙江成功软件开发有限公司、上海智能制造系统创新中心有限公司、天津天大康博科技有限公司、广州广电运通金融电子股份有限公司、浙江大华技术股份有限公司、广州广电银通金融电子科技有限公司、中国电信集团有限公司、上海孚恩电子科技有限公司。
人工智能数据标注车道标注需求确认
需求确认
1:只标道路分道线和道路沿线
2:清晰能辨认的线我们标,不清晰无法辨认的线,不标
3:色块完全压住的不标,压住部分能辨认的只标露出部分,不能盖到色块;
4:无色块的图除了能很清晰的看到分道线和道路沿线其他的一律不标,直接提交。
5:下雨天不清晰的不标
6:色块中间的多边形框长度参考最长的色块(没有挡住的情况,线比色块短,也标到色块的位置),不要延长到尽头
7,不要脑补。
不要猜测;
8;直的线尽量少标点,加快速度。
弯曲的线尽量平滑过度,不要遮住色块;
注意:标注时,一定是贴线的边而不是颜色框的边
道路边沿线比色块长时,不需要脑补,只需贴紧色块即可
没有色块的情况下,如果线条较清晰,也是需要标注的,这类是唯一的无色块还需要标注的情况。
右边没有实际的边界线,就是贴着边拉一个多边形框就可以
黄颜色框旁边并没有颜色框,但也需要标注
这种算作边沿线
双实线认为是一条线,只不过线型是双股的,拉一个矩形框就行。
这种算作虚线框
左边白色区域超出色块的不要,按照绿色标注,右边没有色块长的虚线,需要按照绿色线标注,最右侧的红色线不标。
黄色和白色分不清楚,问题不大。
但是线型需要尽量准确,单线、双线要分清
不需要标注:
左侧看不清的情况下,不需要标注,右侧实线被色块遮盖,不需要标注
左侧和右侧都不要标注,因为视觉特征被遮挡,不需要靠猜想标注。
左右两侧都不需要,如果被色块遮挡,或者很黑看不到,就不要标注
没有道路边界的不标
花坛和线,都不需要进行标注,看不到道路边沿线。
左右两侧都不需要标注
下雨天模糊的不需要标注。
数据标注工程PPT课件 数据标注概述
“这是一辆汽车”
1.1 数据标注的起源与发展 1.1.1 什么是数据标注
➢ 不同AlphaGo版本的棋力比较
第一章 数据标注概述
正是人类像教育小孩一样培养了AlphaGo,才让其“学会”下棋。
1.1 数据标注的起源与发展
1.1.1 什么是数据标注
➢ 图像标注
第一章 数据标注概述
1.1 数据标注的起源与发展
第一章 数据标注概述
1.1 数据标注的起源与发展 1.2 数据标注的应用场景 1.3 有多少智能,就有多少人工 1.4 数据越多,智能越好 1.5 作业与练习
1.1 数据标注的起源与发展
第一章 数据标注概述
1.1 数据标注的起源与发展
第一章 数据标注概述
1.1.1 什么是数据标注
数据标注即通过分类、画框、标注、注释等,对图片、语音、文本等数据 进行处理,标记对象的特征,以作为机器学习基础素材的过程。
结果显示,任务性能与训练数据之间关系 紧密,大规模数据有助于表征学习,同时 随着训练数据的数量级增长,模型性能呈 线性增长,大规模的数据集对于预训练而 言大有助益。
测试性能随数据量呈线性增长
第一章 数据标注概述
1.1 数据标注的起源与发展 1.2 数据标注的应用场景 1.3 有多少智能,就有多少人工 1.4 数据越多,智能越好 1.5 作业与练习
确定内容是否符合描述的内容审核,对具有相 同意思的语句进行归类的语义分析、将音频转 化为文字的语音转录,以及查看视频是否符合 要求的视频审核等都是数据标注中的常见应用。
第一章 数据标注概述
1.2 数据标注的应用场景 1.2.7 电子商务
第一章 数据标注概述
通过对产品打上结构化标签,包括品 牌、颜色、型号、价格、款式、浏览 量、购买量、用户评价等,建立360 度的全景画像,从而为个性化推荐提 供先决条件。
数据标注工程PPT课件 数据标注管理
5.3 数据安全管理与质量管理体系
第五章 数据标注管理
5.3.3 溯源体系建设
溯源体系需要对数据从预处理阶段到最终交付期间所有经手的办 公人员都进行记录。当发生数据泄漏后,可以清楚的了解到哪些办公 人员接触过该数据,并负责哪些环节,这样可以快速锁定调查范围, 追查数据泄漏源以及追究责任。
为了更好建设溯源体系,可以使用智能水印技术对数据标注每个 环节进行记录。智能水印是通过算法进行制作并在数据上进行记录, 只有在特定算法下才能够识别,肉眼无法察觉。通过智能水印技术可 以将数据加工阶段各环节责任人在数据中进行记录,当发生数据泄漏 问题后,可以根据智能水印,直接找到泄漏环节与责任人,快速锁定 调查范围。
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
5.4 数据标注项目评估
第五章 数据标注管理
以图像标注为例,当接到数据标 注项目后,需要先对项目的验收 标准进行沟通确认,一般会先用 10张图片进行标注,然后沟通验 收标准。当验收标准确认后,需 要选择5-10名熟练的标注员,每 人进行10张左右的数据标注,按 照验收标准进行质量检验并验收。
数据加工从业务性质上可以划分为三个部分:①数据 采集;②数据清洗;③数据标注。 数据采集组由于主要负责采集工作,设立数据采
集组负责人,并根据项目小组划分,设立项目小 组长。 数据清洗组业务模式分为原始数据的质量检验工 作以及敏感隐私数据的清洗工作,所以除了设立 数据清洗组负责人外,还需要在负责人下面分别 设立原始数据质量检验组长以及敏感隐私数据清 洗组长,两个组长下面再分别项目小组,设立项 目小组长。 数据标注组因为标注方法类型比较多,所以需要 根据标注方法类型进行管理。每种类型的数据标 注分别设置单项标注负责人,然后再根据项目安 排项目组长;因为数据标注项目需要多个项目小 组共同参与完成,所以需要在项目组长下面设立 项目小组长;因为数据标注项目小组的工作质量 是由标注质检员进行检验的,所以一般数据标注 项目小组长由质检员担任。