标注工具是数据标注行业的基础,一款好用的标注工具是提升标注效率与产出高质量标注数据的关键。
一款好用的数据标注工具对于创建高质量的AI训练数据集至关重要,您可以通过高效的标注工具提高数据标注速度,让工作流变得更为有序。随着计算机视觉技术的发展,我们可以在开源社区看到越来越多的图像标注工具,任何人都可以免费使用并从强大的功能中获益,我们在下文中列举了10款我们认为优秀的开源标注工具!
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。
数据标注行业流淌这么一句话:“有多少智能,就有多少人工”。大量的训练数据是进行深度学习的前提,数据的质量决定了模型的上限,而训练数据产生离不开数据标注,数据标注作为机器学习工程中重要的一环,是构建 AI 金字塔的基础。以旷世科技 AI 独角兽为例,它的标注员工多达 405 人,占公司员工比例的 17.2 %
在深度学习领域,训练数据对训练结果有种至关重要的影响,在计算机视觉领域,除了公开的数据集之外,对很多应用场景都需要专门的数据集做迁移学习或者端到端的训练,这种情况需要大量的训练数据,取得这些数据方法有如下几种
本文是来自Streaming Media West 2019的演讲,讲者Jun Heider是RealEyes Media的首席技术官。本次演主要讲述了视频机器学习以及相关工具的使用。
它来自下面的项目:https://github.com/wkentaro/labelme
论文题目: SF-Net: Single-Frame Supervision for Temporal Action Localization
数据标注公司的工作比较多样,但视频标注对工具要求稍高一些,能在线上做的平台不是特别多,主要还是语音、图片标注。目前这个行业良莠不齐,有的平台技术实力强,有品牌背景,比如京东众智、百度众包,数据保密做得好。有的平台是专门做代理的,你的数据需求交给他,他转手就分包给下一层。下面介绍几个平台,也综合了其他博主的一些意见,如下:
导语 “ 随着移动设备的普及和短视频行业的兴起,大量视频被存储到云端并经由互联网进行大规模地传播。以COS上的视频内容生产流程为例,从被生产出来到被消费者观看,视频大多在数据万象经历了摄取、压缩、处理、传输和恢复等诸多环节,不可避免地对视频产生各种画面失真与降质。例如,视频编码技术虽然能够帮助我们节约存储与传输所消耗的带宽,但却会对视频带来不可逆的画质损失;传输过程中的网络问题,同样会导致视频画面的缺失与播放卡顿。对于视频生产服务而言,能够量化并监控这些质量下降显得尤为重要,有助于维持并提升整个平台的服务
对于监督学习算法而言,数据决定了任务的上限,而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型,但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具:
VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集,自2005年起每年举办一次比赛,最开始只有4类,到2007年扩充为20个类,共有两个常用的版本:2007和2012。学术界常用的5k的train/val 2007和 16k 的train/val 2012作为训练集,test 2007 作为测试集,用10k 的train/val 2007+test 2007和 16k的train/val 2012作为训练集,test2012作为测试集,分别汇报结果。
作者 | chaibubble 来源 | chaibubble的CSDN博客 对于监督学习算法而言,数据决定了任务的上限,而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型,但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具: ▌Labelme Labelme适用于图像分割任务的数据集制作: 它来自下面的项目: https://github.com/wkentaro/labelme 该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Object的一些
机器之心专栏 机器之心编辑部 推荐算法的可解释性近年来受到工业界和学术界的广泛关注。尽管人们提出了很多模型,但如何合理地评价算法产生的推荐解释一直是人们讨论的焦点。 目前可解释推荐算法的评价有诸多限制,如解释的真值不是由真实用户标注,通常只基于单一的某个方面评估解释质量,评估策略难以统一等。 为了进一步推动可解释推荐领域的发展,来自中国人民大学和华为的研究者联合构建了一个新的可解释推荐数据集——REASONER (Real Users Labeled Multi-aspect Explanations fo
然而,相比于算法与算力,数据领域受到的关注度显然少了很多。尤其是数据标注行业,作为人工智能产业的基石,与处在聚光灯下的AI整体行业相比,显得那么粗砺与拙朴。
昨天我们介绍了两个基于现成数据库来可视化通路的工具。同时也说到这两个工具有两个不好的地方:1. 数据结果到处是png格式的;2.通路会显示所有相关的基因,有可能会造成可视化信息的混淆。这个时候其实最好的就是自己来绘制通路图,所以这两天就给大家介绍了几个自定义可视化通路的工具。今天就介绍这个PathwayMapper(https://www.pathwaymapper.org/)吧。
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QQ浏览器的feeds视频每天有数亿的播放量,视频的质量会影响用户使用QB的体验。如何在海量的视频库中发现劣质视频,一直是视频运营的重要关注点。常用的方式是,给视频加一个举报按钮,让用户来举报,这是一个直接且有效的方式。
QQ浏览器的feeds视频每天有数亿的播放量,视频的质量会影响用户使用QB的体验。如何在海量的视频库中发现劣质视频,一直是视频运营的重要关注点。
推荐算法的可解释性近年来受到工业界和学术界的广泛关注。尽管人们提出了很多模型,但如何合理地评价算法产生的推荐解释一直是人们讨论的焦点。
机器学习之初,可以在各种开源数据集玩各种模型、玩各种参数,机器学习工程被称为“炼丹”。那时候,数据是规则,目标是明确,世界是如此简单和令人振奋。虽然也有一些杂音划耳而过,“机器学习算法的90%都是数据处理”,“数据清洗”、“数据增广”……直到自己进行AI算法解决实际工程问题,原来恩达老师讲的都是真的——算法工程的大部分实践都和数据“大泥巴”搅合在一起,数据要对齐、样本不平衡、数据标定等等。
两年前,来自山东农村的王磊成为了一位数据标注员。彼时的他,工作内容非常简单且枯燥:识别图片中人的性别。
AI 的发展有三大内核:数据、算法、算力。现如今,算法和算力在市面上的差距显然已经没有那么大,能够给 AI 提供充足弹药支持的当属数据了。深度学习算法精度的提升严重依赖于数据,谁的数据既多又准,谁的算法精度就可能领先一步。
众所周知,AI 的发展有三大内核:数据、算法、算力。现如今,算法和算力在市面上的差距显然已经没有那么大,能够给 AI 提供充足弹药支持的当属数据了。深度学习算法精度的提升严重依赖于数据,谁的数据既多又准,谁的算法精度就可能领先一步。
计算机视觉是人工智能(AI)的一个子领域,它能帮助计算机像人类一样观察和理解世界。它通过处理和分析图像或视频来提取信息、识别模式,并根据这些数据做出决策。
Adobe Prelude CC2022 是 Adobe 公司的一款专业视频前置处理软件,它支持全平台去重,并且可以在 Windows 和 macOS 等操作系统下运行。该软件具有强大的预处理、标注和元数据管理能力,可用于优化后期视频制作流程,提高生产效率。下面我将从不同的角度为大家介绍这款优秀的软件。
CasiaLabeler是一款非常轻量的标注软件,支持win10和ubuntu18平台。主要适用于目标检测和实例分割等场景。可用于Faster RCNN, Mask RCNN, Yolo系列, SSD系列, Centernet系列等。
DarkLabel是一个轻量的视频标注软件,相比于ViTBAT等软件而言,不需要安装就可以使用, 本文将介绍darklabel软件的使用指南。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框(YouTube-BoundingBoxes),含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框,精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集,希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof,使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状(tensor shape),了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在,tfprof 已经支持P
本文是对论文《Multi-View Active Learning for Video Recommendation》的解读。该论文由南京航空航天大学、阿里文娱摩酷实验室合作完成,旨在降低视频推荐模型训练中的视频标注代价。
---- 新智元报道 编辑:好困 拉燕 袁榭 【新智元导读】2022年6月,OpenAI发表论文称用「视频预训练模型」,让AI学会了在「我的世界」里从头开始造石镐。 最近,似乎早已把GPT抛在脑后的OpenAI又整了个新活。 在经过海量无标注视频以及一点点标注过的数据训练之后,AI终于学会了在「我的世界」(Minecraft)里制作钻石镐。 而整套流程需要一个骨灰级玩家至少20分钟的时间才能完成,总计要操作24000次。 这个东西吧,看似简单,但对AI来说却非常困难。 7岁小孩看10分钟就能学会
俗话说,有多少人工,就有多少智能。在监督学习领域,数据的质量往往决定了算法效果的上限。
图像分割是计算机视觉三大任务之一,基于深度学习的图像分割技术也发挥日益重要的作用,广泛应用于智慧医疗、工业质检、自动驾驶、遥感、智能办公等行业。
AI 科技评论按,计算机视觉顶会 CVPR 2019 即将于 6 月在美国长滩召开,今年有超过 5165 篇的大会论文投稿,最终录取 1299 篇。随着会议临近,各大公司纷纷揭晓自家被收录论文。
是一款轻量级、快速且整合程度较高的解压缩软件!因其功能强大界面简洁无广告。最大的亮点是集成到Mac资源管理器的右键菜单,界面纯净。Bandzip for Mac具备非常快速的压缩与解压缩算法,支持鼠标拖拽操作以及多线程操作。
年初,Sora 爆火,其带来的视觉冲击让我们不禁期待国内企业是否能给我们带来更多惊喜?谷歌发布的 Gemma 首次提出开放模型的概念,这是否是开源、闭源之外的第三条路线?智能编码工具的快速普及是否会带来全新的编程模式?被誉为生成式 AI 最先看到商业落地价值的“Agent”是否能在 2024 年给我们一些冲击?“大力出奇迹”的规律还将继续适用吗?
最近,一项来自Epoch AI Research团队的研究抛出了一个残酷的事实:模型还要继续做大,数据却不够用了。
论文标题: COIN: A Large-scale Dataset for Comprehensive Instructional Video Analysis
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)。
来源:DataFunTalk 本文约1400字,建议阅读5分钟 本文为大家介绍 CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法。 以Tesla为首的全球各大新势力造车企业最近简直火的不能再火,过山车似的股价也足以证明各界对自动驾驶行业炽烈的期待! 而Tesla经过多方面权衡最终采用纯视觉识别的方案,这种方案相比激光雷达方案有更低成本以及更强的统一性。而图像分割技术,作为视觉识别技术中举足轻重的模块,是智能车得以精准区分哪里是路,哪里是人的关键! 而今天我们要给大家介绍的这个项目,它不仅涵盖业界最主流的DeepL
作者 | 费棋 近日, ApolloScape 宣布开放了大规模自动驾驶数据集。 它是 Apollo 自动驾驶项目的一个研究型项目,旨在促进自动驾驶的各方面创新,号称是世界上最大自主驾驶技术开源数据集。 根据 ApolloScape 官方介绍,它开放了对像素级标注的场景解析数据集和仿真工具的访问,并将定期添加新的数据集和新功能。 ▌场景解析数据集 场景解析是自动驾驶的核心能力,他们通过高精度车载传感器采集并标注了大量道路场景。ApolloScape 发布的整个数据集包含数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨
物体检测作为计算机视觉领域最广泛的研究主题之一,虽然2D 物体检测已在工业界得到了比较成熟的应用,然而实现 3D 物体检测目前还困难重重。
毫无疑问,人工智能 (AI) 将对工作产生影响。但是,哪些工作更有可能被 AI 替代?哪些工作现在已经在被 AI 替代?为了找到答案,我决定查看实实在在的数据:从 2022 年 11 月 1 日(ChatGPT 发布前一个月)到 2024 年 2 月 14 日,Upwork 上的实际自由职业工作数据,看看哪些工作受到了最大的负面影响。
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