【蘭圖繪】點(diǎn)標(biāo)注

成圖效果：

【蘭圖繪】成圖效果

題主只需要：

第1步：打開內(nèi)蘭圖繪

第2步：將容客戶數(shù)據(jù)整理至Excel，點(diǎn)擊Excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入：

【蘭圖繪】數(shù)據(jù)導(dǎo)入

既可以將數(shù)據(jù)導(dǎo)入蘭圖繪，并在地圖上生成標(biāo)注。

目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)類型是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)需要海量的數(shù)據(jù)做支撐，這些數(shù)據(jù)從哪里來，答案是數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)。

數(shù)據(jù)標(biāo)注簡單來說就是對圖像、語音、文本、視頻等數(shù)據(jù)進(jìn)行拉框、描點(diǎn)等標(biāo)注操作，以滿足機(jī)器學(xué)習(xí)需要的過程。

從事這項工作的職業(yè)就是數(shù)據(jù)標(biāo)注員。

這是一張普通的圖片：

這是經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)注后的圖片：

上述圖片使用的數(shù)據(jù)標(biāo)注類型是2D框標(biāo)注，標(biāo)注后的圖片可以用于自動駕駛領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)。

而數(shù)據(jù)標(biāo)注員的工作就是將圖片中的行人以及車輛用2D框標(biāo)出來。

目前數(shù)據(jù)標(biāo)注仍然是勞動密集型行業(yè)，行業(yè)準(zhǔn)入門檻較低，標(biāo)注員的工作技術(shù)含量并不高。

不過，隨著AI行業(yè)商業(yè)化落地進(jìn)程的加快，高質(zhì)量、場景化、精細(xì)化的標(biāo)注數(shù)據(jù)集成為了人工智能企業(yè)的新需求，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)也在適應(yīng)這場變革。

未來，高素質(zhì)的數(shù)據(jù)標(biāo)注員將越來越受到行業(yè)的重視。

我目前在車廠無人駕駛部門的職責(zé)之一便是研發(fā)無人駕駛感知領(lǐng)域語義|全景分割數(shù)據(jù)集的半自動標(biāo)注算法再具體一點(diǎn)計算機(jī)視覺領(lǐng)域的： 語義分割(Semantic Segmentation) 和 全景分割 (Panoptic Segmentation)https://arxiv.org/pdf/180
1.0086
8.pdf它們或許是數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域成本最高的倆個任務(wù)（德國高達(dá)100人民幣/圖）它們的具體定義可以見上圖
一、標(biāo)注任務(wù)語義分割: 對圖片中每一個像素標(biāo)注其類別（如：汽車、行人、道路等）全景分割：對于每一個像素，在語義分割的基礎(chǔ)上再區(qū)分目標(biāo)instance物體（如：汽車
1、汽車
2、行人5等）
二、標(biāo)注格式通常標(biāo)注結(jié)果還是存成圖片的常見格式（如: png）圖片的每一個通道存儲不同信息（用數(shù)字1-255表示）例如第一通道存儲： 該像素所屬類別第二通道：如果該像素屬于目標(biāo)物體，他屬于第幾個instance第三通道：通常是0或1，1表示該像素是可以駕駛的區(qū)域，0反之
三、開源數(shù)據(jù)集Cityscapes（戴姆勒公司、德國馬普所、TU Darmstadt）: https://www.cityscapes-dataset.com/Mapillary Vistas (豐田、Lytf等贊助)：https://www.mapillary.com/dataset/vistas?pKey=0_xJqX3-c-KyTb90oG_8HQKitti Dataset (德國KIT和豐田芝加哥研究所): http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php等等可以看到背后都有財團(tuán)的支持
四、數(shù)據(jù)集的成本和作用成本：據(jù)Cityscapes官方，標(biāo)注一張該數(shù)據(jù)集中的語義分割平均需要
1.5小時！??！德國最低工資是9歐元左右/小時因此在德國標(biāo)注一張語義分割圖片的成本超過13歐元（約合100塊人民幣）??！重要性：深度學(xué)習(xí)需要大量精細(xì)標(biāo)注的數(shù)據(jù)作為“燃料”保守L3要能夠上路需要至少幾百萬張標(biāo)注精細(xì)的訓(xùn)練圖片人工智能時代，誰擁有數(shù)據(jù)誰就擁有源源不斷的燃料數(shù)據(jù)集也成為無人駕駛公司和主機(jī)廠的兵家必爭之地
五、用優(yōu)化算法節(jié)約標(biāo)注成本手動標(biāo)注一張語義分割像素級別的圖片平均需要
1.5小時有沒有什么更智能的辦法提高標(biāo)注效率呢？專注于優(yōu)化算法的 @運(yùn)籌OR帷幄以下略探12：
1. ScribbleSup: Scribble-Supervised Convolutional Networks for ...
2. Weakly-and Semi-Supervised Panoptic Segmentation
3. Fast Interactive Object Annotation With Curve-GCN標(biāo)注軟件的一般流程是：標(biāo)注者輸入交互信息-算法自動標(biāo)注-標(biāo)注者修改-算法標(biāo)注直到標(biāo)注者滿意為止圖像分割優(yōu)化算法結(jié)合深度學(xué)習(xí)CNN便可以達(dá)到相較于精細(xì)標(biāo)注95%的精度

圖片拉框標(biāo)注是標(biāo)注員工作。

標(biāo)注員的工作是：教人工智能自主識別衛(wèi)星圖像。要想實現(xiàn)人工智能，需要數(shù)據(jù)標(biāo)注員標(biāo)注大量數(shù)據(jù)供計算機(jī)學(xué)習(xí)。

計算機(jī)本身并不會識別事物，需要不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)才能部分實現(xiàn)人的認(rèn)知功能。例如，要學(xué)會如何辨認(rèn)房屋，就需要數(shù)據(jù)標(biāo)注員將影像中的房屋標(biāo)注出來，計算機(jī)通過學(xué)習(xí)大量的、不同形態(tài)的有房屋特征的圖像，才能實現(xiàn)自主辨認(rèn)識別。

數(shù)據(jù)標(biāo)注是一個精細(xì)活。首先要將衛(wèi)星傳回的影像進(jìn)行拼接，刪去重疊的部分，合成一張完整圖像。數(shù)據(jù)標(biāo)注員分工將道路、房屋、河流、地面等信息勾畫出來。不同角度、不同場景、不同形態(tài)下的事物都需要一一標(biāo)注，這樣才可以給人工智能提供詳實的樣本。

數(shù)據(jù)標(biāo)注類型

1、分類標(biāo)注：分類標(biāo)注，就是我們常見的打標(biāo)簽。一般是從既定的標(biāo)簽中選擇數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標(biāo)簽：成人、女、黃種人、長發(fā)等。對于文字，可以標(biāo)注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。

2、標(biāo)框標(biāo)注：機(jī)器視覺中的標(biāo)框標(biāo)注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。

3、區(qū)域標(biāo)注：相比于標(biāo)框標(biāo)注，區(qū)域標(biāo)注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。

在不侵權(quán)他人的情況下不違法。不以盈利為目的，不惡意中傷他人的不屬于侵犯隱私權(quán)和肖像權(quán)。標(biāo)注員的工作是：教人工智能自主識別衛(wèi)星圖像。要想實現(xiàn)人工智能，需要數(shù)據(jù)標(biāo)注員標(biāo)注大量數(shù)據(jù)供計算機(jī)學(xué)習(xí)。計算機(jī)本身并不會識別事物，需要不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)才能部分實現(xiàn)人的認(rèn)知功能。例如，要學(xué)會如何辨認(rèn)房屋，就需要數(shù)據(jù)標(biāo)注員將影像中的房屋標(biāo)注出來，計算機(jī)通過學(xué)習(xí)大量的、不同形態(tài)的有房屋特征的圖像，才能實現(xiàn)自主辨認(rèn)識別。數(shù)據(jù)標(biāo)注是一個精細(xì)活。首先要將衛(wèi)星傳回的影像進(jìn)行拼接，刪去重疊的部分，合成一張完整圖像。數(shù)據(jù)標(biāo)注員分工將道路、房屋、河流、地面等信息勾畫出來。不同角度、不同場景、不同形態(tài)下的事物都需要一一標(biāo)注，這樣才可以給人工智能提供詳實的樣本。數(shù)據(jù)標(biāo)注類型：
1、分類標(biāo)注：分類標(biāo)注，就是我們常見的打標(biāo)簽。一般是從既定的標(biāo)簽中選擇數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標(biāo)簽：成人、女、黃種人、長發(fā)等。對于文字，可以標(biāo)注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。
2、標(biāo)框標(biāo)注：機(jī)器視覺中的標(biāo)框標(biāo)注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。
3、區(qū)域標(biāo)注：相比于標(biāo)框標(biāo)注，區(qū)域標(biāo)注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。

標(biāo)注員的工作是：教人工智能自主識別衛(wèi)星圖像。要想實現(xiàn)人工智能，需要數(shù)據(jù)標(biāo)注員標(biāo)注大量數(shù)據(jù)供計算機(jī)學(xué)習(xí)。

計算機(jī)本身并不會識別事物，需要不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)才能部分實現(xiàn)人的認(rèn)知功能。例如，要學(xué)會如何辨認(rèn)房屋，就需要數(shù)據(jù)標(biāo)注員將影像中的房屋標(biāo)注出來，計算機(jī)通過學(xué)習(xí)大量的、不同形態(tài)的有房屋特征的圖像，才能實現(xiàn)自主辨認(rèn)識別。

數(shù)據(jù)標(biāo)注是一個精細(xì)活。首先要將衛(wèi)星傳回的影像進(jìn)行拼接，刪去重疊的部分，合成一張完整圖像。數(shù)據(jù)標(biāo)注員分工將道路、房屋、河流、地面等信息勾畫出來。不同角度、不同場景、不同形態(tài)下的事物都需要一一標(biāo)注，這樣才可以給人工智能提供詳實的樣本。

數(shù)據(jù)標(biāo)注類型

1、分類標(biāo)注：分類標(biāo)注，就是我們常見的打標(biāo)簽。一般是從既定的標(biāo)簽中選擇數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標(biāo)簽：成人、女、黃種人、長發(fā)等。對于文字，可以標(biāo)注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。

2、標(biāo)框標(biāo)注：機(jī)器視覺中的標(biāo)框標(biāo)注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。

3、區(qū)域標(biāo)注：相比于標(biāo)框標(biāo)注，區(qū)域標(biāo)注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。

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