“人类高质量数据”如何训练计算机视觉模型？

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“人类高质量数据”如何训练计算机视觉模型？

人类的视觉系统可以复制吗？

答案是肯定的。

计算机视觉 (Computer Vision) 技术的不断普及，让机器识别和处理图像就像人的大脑一样，且速度更快、更准确。

机器像人类一样去“思考”

计算机视觉 (Computer Vision) 是近年来人工智能增长最快的领域之一。许多计算机视觉应用已经投入使用，且正在以更快的速度、更大的规模去尝试模仿人类观察和理解周围世界的能力。 在自动驾驶领域，计算机视觉的图像识别功能使汽车能够识别行人、道路标志及行进路线中的其他重要特征；在医疗领域，医生利用计算机视觉技术支持来自CT、放射线图像和其他成像工具的诊断；在电子商务领域，企业依靠计算机视觉推动广告投放和识别不安全的品牌内容… 不可否认的是，各行各业的企业都将受益于计算机视觉解决方案，助力其准确高效地实现业务流程自动化。而用于计算机视觉的深度学习基于神经网络，它需要大量的高质量训练数据并适当调整变量，以达到让机器学会识别目标对象、而无需其他指导的目的。 计算机视觉在各行各业中的广泛用途令其迅速在我们的生活中普及开来。未来，计算机能够以更快、更高效的速度处理通常由人类完成的常规任务。随着数据可用性和计算机处理能力的不断提高，这一领域无疑值得持续关注。  

计算机视觉训练数据解决方案

澳鹏Appen提供完整、干净且正确标注的高质量训练数据， 赋能最具创新性的机器学习和业务解决方案，帮助识别和处理图像和视频中的对象，并将数据用于构建无人驾驶、机器人、地图和卫星、农业等领域的智能系统。 澳鹏Appen标注工具均具有智能标注功能。通过机器学习模型进行自动标注，达到辅助标注员更快速准确交付的效果：

1. 预标注：项目启动前，使用澳鹏Appen模型库提供的初始“最佳猜测”假设。
2. 快速标注：项目进行中，利用机器学习模型进行快速准确的标注。
3. 智能验证器：在标注员提交任务前，使用机器学习模型对人工判断进行验证。

视频标注借助机器学习的快速标注构建训练数据集，比仅依靠人力标注快100倍，并可用于所有边界框任务。

图像标注

通过更精简和高效的图像标注提高质量并缩短标注时间。

预标注

将人工标注和机器学习相结合，以低成本高效益提供高质量的训练数据。可从多种模型的目录中选择。

图像转录

利用OCR辅助功能进行快速标注，更快速、更准确地实现31种语言的转录。

像素级语义分割(PLSS)

使用PLSS进行精确到像素级的高精确度标注，与之前的PLSS工具相比，标注速度提高了25%。

点云标注

使用插值、一键式长方体自动调整、机器学习生成分类归并和预标注，加强对象追踪，实现快速数据标注。