现如今，AI行业发展火热各大巨头都投入巨资在此领域布局，智能驾驶、人脸识别以及近段时间正火的AI养猪都是AI技术应用在实际生活上的体现，毫不夸张的说AI技术正在逐渐改变我们的生活而我们的生活也将因此变得更美好。AI的发展离不开数据标注的支持，在此不再详谈数据标注和人工智能的关系，感兴趣的可以可以查看《人工智能之数据标注》。一、常见的数据标注平台由于数据标注的重要性和高质量标注好数据的稀缺性在催生了
在我之前的文章中已经介绍过了，什么是人工智能下的数据标注，并简单介绍了数据标注的类别及其应用，下面我将详细介绍一下数据标注的种类让大家对数据标注有一个更深入的了解。一、图像类矩形拉框：这个在数据标注中属于2D拉框，通常需要拉一个矩形框贴合框选出待检测物体（人，动物，汽车等等）。框选出待检测物体之后还需要对所选框添加一个或多个标签进行注明，以人为例的话可能需要注明人的性别、年龄、衣着等。多边形拉框：
随着人工智能在实践上的不断突破，越来越多的创业公司加入到AI相关业务的创业大潮，伴随着这股潮流关于AI投资也持续高涨，无论是从投资金额，还是投资频次上看都表明市场对AI的发展与日俱增。一、什么是数据标注确立一个算法模型需要使用大量标注好的数据去训练机器让机器去学习其中的特征以达到“智能”的目的。而数据标注就是帮助机器去学习去认知数据中的特征。比如我们要让机器学习认知汽车，我们直接给机器一个汽车的图
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：网页信息采
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