浅谈数据标注

数据标注是通过标记工具如BasicFinder来处理人工智能学习数据的行为。通常，数据标注的类型包括：图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等。标记的基本形式包括标记画框、3D画框、文字转录、图像打点、目标物体轮廓线等。
也许还有很多人不明白什么是数据标注。比如在聊天软件中，我们通常有一个语音转文本的功能。可能大部分人都知道这个功能是通过智能算法实现的，但是很少有人会好奇算法为什么能识别这些声音，怎么变得这么智能。其实智能算法就跟人脑一样。它需要学习。学习后可以对具体数据进行处理和反馈。就像语音识别一样，模型算法一开始不能直接识别语音内容，而是手工转录语音内容，将算法无法理解的语音内容转化为易于识别的文本内容，然后算法模型对转录后的文本内容进行识别，并与相应的音频进行逻辑关联。可能有人会问，不同的语速和音色模型算法怎么区分？这就是模型算法在学习时需要海量数据的原因。这些数据必须涵盖共同语言场景、语速、音色等。只有全面的数据才能训练出优秀的模型算法。为了便于理解，语音注释的过程如下所示。
图像标注和视频标注如果按照数据标注的工作内容来分类的话可以称为图像标注，因为视频也是由图像的连续播放组成的(众所周知，一秒钟的视频包含25帧图像，每一帧就是一个图像)。在实际应用场景中，人脸识别和自动驾驶车辆识别经常应用于图像数据标注。以自动驾驶为例。汽车自动驾驶时如何识别车辆、行人、障碍物、绿化带甚至天空？图像标注不同于语音标注，因为图像包含形态学、目标点和结构划分，单纯用文字标注无法满足数据要求。因此，图形的数据标注需要一个相对复杂的过程，数据标注者需要用不同的颜色标注不同的目标标记，然后标注相应的等高线，用标注来概括等高线中的内容。以便使模型能够识别图像的不同标记。下图显示了图像标记的示例：
先说文本标注。与文本标注相关的实际应用场景包括名片自动识别、牌照识别等。文本标注有点类似于语音标注，两者都需要通过人工识别转录成文本。下图显示了文本标签的示例：
无论是哪种类型的数据标注操作，数据的质量控制无疑与标注人员的素质和标注使用的工具有关。贝赛BasicFinder拥有20家数据标注工厂，为数据标注人员设计了100天的培训计划，让标注人员深入了解不同类型数据的标注规则和技巧。与此同时，Besay  BasicFinder独立开发了BasicFinder  HIVE的私有化标签系统，拥有200套工作模板，通过高效的工具辅助手工工作，提高了工人的生产率和数据质量。