2020年，突如其来的疫情呼啸全球。人工智能利用其优势，对疫情的动态监控、防疫信息的及时公布，以及病毒研究的技术支持方面发挥了积极作用，从而引发人们广泛关注。 据悉，2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%；2018年中国人工智能市场规模约为238.2亿元，增长率达56.6%；2019年，中国人工智能市场规模将近280亿元。处在数字大爆发的AI时代，人工
工具链接：Curve-Text-Detector/data at master · Yuliang-Liu/Curve-Text-Detector · GitHub目录前言一、工具介绍1.标注格式2.工具使用二、标注步骤1.数据准备2.数据标注3.数据集label可视化总结前言本次介绍的标注方式和标注工具均为2017年华南理工大学刘禹良提出的弯曲文本标注方式和工具（原文链接：https://arx
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2024-06-07 13:39:02
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“得数据者,得人工智能”。数据标注作为人工智能落地应用实现的重要环节，其标注后的数据精度和效率影响着人工智能算法模型的最终效果。如今，人工智能已成为国际竞争新焦点，企业如何建立数据核心竞争壁垒已成为发展的重中之重。正所谓“工欲善其事必先利其器”，如何通过技术层、工具层的优化，在最大限度提升人效比的同时提升数据标注准确性，做好数据标注这件“人机协作”的事，成为服务商们标注平台开发优化的重要课题。&n
数据标注是将原始数据进⾏加⼯处理，⽐如分类、拉框、注释、标记等操作转换成机器可识别信息的过程。 国内数据标注⼚商，⼴义称之
原创
2023-11-30 14:40:13
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目录1 扩散模型与AI绘画2 中文语料的挑战3 昆仑天工：AIGC新思路3.1 主要特色3.2 模型蒸馏3.3 编解码与GPT3.4 stable-diffusion3.5 性能指标4 体验中文AI绘画模型5 展望 1 扩散模型与AI绘画AI绘画发展历史始于20世纪60年代，当时人工智能研究者们尝试使用电脑程序来模拟人类的绘画能力。在随后的几十年里，AI绘画技术不断发展，并逐渐开始应用于艺术创作
在当今视听内容生成的快速发展中，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）逐渐成为了一个热门领域，尤其在多媒体标注类数据的生成与处理上。视听大模型的需求促使业界寻求更有效的标注数据来提高模型的准确性与效率。本文将以“视听大模型AIGC 标注类数据类型”作为核心主题，探讨数据标注的过程及其解决方案，旨在帮助从业者应对相关问题。
## 背景定位
精灵标注助手 http://www.jinglingbiaozhu.com/数据采集: 后羿数据采集位置标注图像分类
原创
2022-06-13 11:05:23
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文章目录深度学习前言一、采集数据集二、标记数据集 前言配好环境之后要做的第一件事就是采集数据集、然后标记数据集。一、采集数据集可以使用手机拍照或者爬虫爬取，注意图片格式要是jpg的形式二、标记数据集按照 PASCAL VOC 数据集格式进行存储数据，制作 VOC 格式数据集 步骤如下： ①创建文件夹，VOC 文件格式如下： ②将所有图片复制到 JPEGImage 文件夹下 ③下载标注工具 lab
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2024-08-20 07:00:49
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1. Labelme 是什么？Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。 实例分割样例（VOC） 其它样例（场景分割，目标检测，分类）  
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2024-01-17 20:36:13
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数据标注数据标注数据标注一 labelme
原创
2021-08-02 15:06:59
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0 引言 兜兜转转还是搞起了深度学习，图像处理。近来做了很多数据标注的工作，就像曾经面试的时候一个负责人说的那样，数据常常决定了学习结果的优劣，模型改进优化啥的，我们做工程的用的少。因此，标注了很多数据之后，有一些心得和感悟，还有一些小技巧和实验失败的地方，记录一下，希望以后不要再犯，因为我记忆力太差太差了。同时，希望与大家共勉。 1 数据采集部分 1）在数据采集的时候，一定要注意采集
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2024-03-27 19:16:15
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经过数据标注的学习，大致总结下标注过程中的注意事项，大家在看的过程中，有什么好的建议，可以提出来；十分欢迎大家的批评和指正。谢谢大家的支持。1 准备工具1.1 windows版打开就能用labelme.exe和Praat.exe1.2 MAC版安装命令brew install pyqt # maybe pyqt5 pip install labelme 或者 brew install wkenta
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2023-12-20 06:01:54
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数据标注，正迎来关键洗牌时刻。大模型时代到来，以数据为中心的AI开发模式加速走向台前，数据的价值从未向今天这样被充分挖掘——大模型从训练到部署应用迭代，AIGC众多垂直场景落地，通用智能、具身智能等前沿领域探索，都与高质量、专业化的场景数据密不可分。作为底层基础服务，数据标注也从未像今天这样受到关注，但与此同时机遇与挑战随之而来。数据标注要求从客观到主观，标准如何统一？标注人才要求又有什么样的新变
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2023-12-13 11:15:14
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采集任务的类别数据采集任务有很多种，可以分为图片，语音，视频，文本等几大类图片类采集任务常见的有：人像采集，动作采集 ，生活场景采集，车辆采集，，商品采集。语音类采集任务常见的有：外文录音采集，普通话录音采集，通话长语音采集，方言采集。视频类的项目也分很多种，比如人流视频，人物面部表情视频，路况视频等。采集任务还有一些文本采集任务包括广告、杂志、报纸、教材等。还有一些其他类型的采集任务如：网页信息
数据标注（Data Annotations）是指对收集到的、未处理的原始数据或初级数据，包括语音、图片、文本、视频等类型的数据进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。我们日常工作中常见的数据标注方法有以下几种：01.矩形框标注矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。02.多边形标注多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目
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2024-08-23 16:21:29
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元数据的作用 如果要对于元数据的作用进行分类，目前还没有明确的定义，不过我们可以根据它所起的作用，大致可分为三类： l 编写文档：通过代码里标识的元数据生成文档。 l 代码分析：通过代码里标识的元数据对代
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2023-07-26 14:25:45
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写本文初衷主要是从自动驾驶数据原理的角度让作为普通消费的小伙伴们能理解自动驾驶目前的发展现状，并警示喜欢有自动驾驶功能汽车的小伙伴在实际生活中一定要慎重使用。自动驾驶最近几年一直特别火，公交、大货、家庭汽车等等很多场景都多多少少植入了自动驾驶的概念和技术。特别是各大互联网造车的厂商，自动驾驶那就是标配。但随之而来的负面问题也特别多，在不管是媒体的宣传还是厂商的宣传上都让我们误以为自动驾驶已经来临，
目录与专业的数据服务公司合作在数据标注众包平台上寻求项目主动的商务拓展最近接触了一些具备一定数据标注技能的朋友，有个人做数据标注兼职的，也有组建过标注团队接单的，虽然说他们的专业性、标注效率等高于行业平均水平，但也苦恼于没有接单渠道和一手数据资源，数据量的稳定无法得到保障，导致出现数据标注订单来源断档的情况。那么，在人工智能高速发展的风口，对于新入行数据标注的新人、或者具有专业技能的个人和团队，去
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2023-09-15 08:52:00
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现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。因此，本文主要讲解数据标注。文章共两个部分：（1）数据标注综述（2）数据标注实践要点本文是第二部分：数据标注实践要点。本文可能会帮助读者更直观的认识对图片标注中的问题。1、要点来源本文的标注要点来源于图像标注专家Adela Barriuso的标注笔记。她于2007年开始使用labelm
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2024-04-24 16:28:32
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文章目录1 背景介绍2 标记员筛选2.1 标记员筛选标准3 数据集及其标注3.1 预训练3.2 微调3.2.1 SFT-demonstration data3.2.2 RM-comparison data3.3 数据集大小4 模型实现 1 背景介绍ChatGPT的训练过程与InstructGPT相近，大致分为三步：SFT：收集描述型数据，对GPT3.5有监督微调RM：收集对比型数据，训练一个奖励
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2023-11-16 21:16:53
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