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標(biāo)貝AI數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)

詳細(xì)說明

    人工智能的日漸普及推動(dòng)了AI數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標(biāo)注是AI數(shù)據(jù)服務(wù)的主要構(gòu)成部分,人工智能的發(fā)展與數(shù)據(jù)標(biāo)注有著必然的聯(lián)系。目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)方式是以有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)方式為主,這對標(biāo)注數(shù)據(jù)有著強(qiáng)較依賴性需求,未經(jīng)標(biāo)注處理過的原始數(shù)據(jù)多以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主,這些數(shù)據(jù)難以被機(jī)器識別和學(xué)習(xí)。這就需要標(biāo)注員借助AI數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。



標(biāo)貝科技AI數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)賦能AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)行業(yè),對圖像、文本、語音、視頻以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)做到一站式加工處理的管理和執(zhí)行,涵蓋計(jì)算機(jī)視覺、語音工程、自然語言理解等主要AI算法領(lǐng)域。支持AI預(yù)標(biāo)注,平臺(tái)數(shù)據(jù)處理效率可提升10倍以上,數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度*高可達(dá)100%。



一、平臺(tái)支持自動(dòng)關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注



人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位,是人臉識別、表情分析、三維人臉重建的基礎(chǔ)。自動(dòng)關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注,支持5、21、68、106、186等多種關(guān)鍵點(diǎn)定位,粗略定位關(guān)鍵點(diǎn)結(jié)合標(biāo)注人員微調(diào),大幅提升打點(diǎn)效率。



二、平臺(tái)支持多目標(biāo)跟蹤



針對多目標(biāo)跟蹤視頻等數(shù)據(jù),自動(dòng)檢測目標(biāo)框,并對每個(gè)對象分配數(shù)字ID,有效提高標(biāo)注效率,節(jié)省了拉框、同一對象分配ID的時(shí)間。*高可支持1分鐘標(biāo)150幀。



三、平臺(tái)支持文本OCR



支持中、英文、手寫體OCR識別。



四、平臺(tái)支持自動(dòng)識別



JLW算法團(tuán)隊(duì)魔改ImageNet分類任務(wù),采取粗分類、細(xì)分類多次分類策略,將簡單粗暴的圖像分類性能提升到商用。為標(biāo)注人員提供準(zhǔn)確類別建議。



五、平臺(tái)支持自動(dòng)貼邊



針對項(xiàng)目中不規(guī)則多邊形頂點(diǎn)標(biāo)注繁瑣、不準(zhǔn)確的問題,開發(fā)了基于語義分割的自動(dòng)貼邊算法。標(biāo)注人員只需要定位大致ROI區(qū)域即可快速完成分割的任務(wù)。



六、平臺(tái)支持智能車道線標(biāo)注



點(diǎn)云車道線標(biāo)注一直以來都是點(diǎn)云標(biāo)注的一大難題,點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺失、邊界數(shù)據(jù)離散提高了標(biāo)注的難度。JLW算法團(tuán)隊(duì)在已有的幾十萬幀3D點(diǎn)云標(biāo)注數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)訓(xùn)練出智能車道線標(biāo)注,結(jié)合人機(jī)交互,精

 
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