服務(wù)升級(jí)！AI反哺助力龍貓數(shù)據(jù)標(biāo)注更智能

隨著如今科學(xué)技術(shù)的發(fā)展， AI 也逐漸滲透到我們生活中的各個(gè)方面，全球越來越多的行業(yè)開始選擇 AI 技術(shù)輔助傳統(tǒng)人工操作來提升工作效率。通用的 AI 技術(shù)，例如圖像識(shí)別、文字識(shí)別、聲音識(shí)別、人臉識(shí)別等，可將生活中時(shí)常遇到的情景加以智能化解讀;然而智能的背后依然是大量的人工——

基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，核心在于通過計(jì)算找尋數(shù)據(jù)中的規(guī)律，運(yùn)用該規(guī)律對(duì)具體任務(wù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和決斷。源數(shù)據(jù)需要進(jìn)行采集、標(biāo)注等處理后才能夠使用，從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)標(biāo)注，人工都在其中扮演了非常重要的角色。如何簡(jiǎn)化、優(yōu)化人工服務(wù)過程，成為專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)公司一直思考的問題。

作為行業(yè)引領(lǐng)者，龍貓數(shù)據(jù)一直致力于為整個(gè)AI領(lǐng)域提供最專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)，并通過持續(xù)的技術(shù)投入，不斷增強(qiáng)自身服務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)處理能力。例如在國(guó)內(nèi)率先推出的超像素分割標(biāo)注技術(shù)，就很好的解決了精細(xì)化語(yǔ)義分割對(duì)標(biāo)注員專業(yè)技能和標(biāo)注效率要求較高的問題。在龍貓數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)最近的升級(jí)中，利用AI技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注進(jìn)行反哺，更是平臺(tái)一大亮點(diǎn)。

傳統(tǒng)的圖像標(biāo)注過程中，對(duì)圖像進(jìn)行拉框是一個(gè)常見操作，用矩形框或多邊形框?qū)θ宋?、車輛或其他物體進(jìn)行標(biāo)記，需要盡可能將框的邊緣和物體邊緣精準(zhǔn)貼合，這使得標(biāo)注難度提高，標(biāo)注效率降低。龍貓數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與拉框相結(jié)合，推出了矩形拉框自動(dòng)貼邊功能：在做矩形拉框時(shí)，可以先拉一個(gè)比物體大一些的框，算法會(huì)將矩形框的四條邊自動(dòng)貼近物體，極大提升了標(biāo)注員工作效率。

計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，人臉識(shí)別是應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一。從手機(jī)解鎖到商超客流統(tǒng)計(jì)，從火車站酒店關(guān)卡到移動(dòng)支付，人臉識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)都缺少不了對(duì)人臉位點(diǎn)的標(biāo)注。龍貓數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)根據(jù)常見的標(biāo)注需求，利用AI技術(shù)配置了人臉自動(dòng)打點(diǎn)技術(shù)，只需要簡(jiǎn)單的拉框，算法即可按要求對(duì)人臉進(jìn)行固定點(diǎn)位的預(yù)打點(diǎn)，標(biāo)注人員只需對(duì)點(diǎn)位進(jìn)行簡(jiǎn)單調(diào)整即可。

OCR識(shí)別是目前應(yīng)用較多的另一項(xiàng)AI技術(shù)，借助OCR(光學(xué)字符識(shí)別)，停車場(chǎng)可以輕松識(shí)別車牌號(hào)，從而進(jìn)行收費(fèi)計(jì)時(shí);身份證和駕駛證等證件類識(shí)別也在有了OCR之后方便了很多。無論是各類文檔，票據(jù)，還是商店門頭，OCR技術(shù)的應(yīng)用也都離不開標(biāo)注員們的拉框與轉(zhuǎn)寫。升級(jí)后的龍貓數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)可對(duì)OCR進(jìn)行預(yù)轉(zhuǎn)寫，只需對(duì)文字區(qū)域進(jìn)行框選，便會(huì)自動(dòng)進(jìn)行OCR 識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果填入轉(zhuǎn)寫區(qū)域，可根據(jù)需要直接保存或者修改后保存。毫無疑問，AI技術(shù)的發(fā)展不僅改變了各行各業(yè)，也使AI數(shù)據(jù)標(biāo)注本身變得智能而高效，但這并不意味著未來數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的減少甚至消失。一方面，當(dāng)前正處于人工智能落地應(yīng)用的爆發(fā)期，未來越來越多的長(zhǎng)尾、小概率事件所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需求將會(huì)持續(xù)增強(qiáng);另一方面，已有的算法模型若要繼續(xù)提升準(zhǔn)確性，特別是在一些對(duì)準(zhǔn)確性有極高要求的安防、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，則必須由人工提供準(zhǔn)確度更高的數(shù)據(jù)。AI與為它提供大量學(xué)習(xí)資料的數(shù)據(jù)標(biāo)注，將長(zhǎng)期呈現(xiàn)出一種教學(xué)相長(zhǎng)、相得益彰的美妙關(guān)系。

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