Appen_China的博客

在《星球大战》系列影视作品的经典配乐中，无论您喜欢《酒吧乐队》还是喜欢《帝国进行曲》，我们都想说“愿原力与您同在”。5月4日“星战日”是个非正式节日，旨在纪念《星球大战》系列影视作品留给我们的遗产及其对现代电影制作不可磨灭的影响。《星球大战》被视为电影界的一大创新，它包括广阔宇宙的创建、电影特许经营和销售，以及视觉和特效方面的巨大影响（我们永远感激不尽）。在1977年上映的《星球大战4：新希望》之前，这部系列影视作品的重点是对话，而不是特效。

Mancini的工作重点是预测性域适应，这种技术适用于给定多个域的项目，非常有用，其中，一个域有标注，其他域则未标注。接收目标数据，并使用它们来改进我们的模型，他就能够用上限来填补剩余的空白，上限是一种标准的域自适应算法，事先有目标数据可用。虽然数据增强技术，如混合、剪切和几何运算，在今天已经得到广泛的应用，但Dogus假设，这些技术的正确组合可能会提高某些计算机视觉项目的准确性。当他的团队对这个理论进行测试时，他们确定了一些基本的数据增强实践，其中一个重要的实践是“数据增强策略的多样性”。

在提供足够多的马的图片和非马的图片的训练数据之后，机器就能学习辨别马的特征，然后独立观察图片，并告诉您图片是否为马。它既可以是从ERP或CRM系统中提取的机器生成的交易数据，也可以是来自传感器的关于动作的简单时间戳数据，还可以是电子表格中人工生成的数据输入。在探索数据及其“环境”时，机器通过反复试错，学习获得奖励并实现其目标的最高效和有效的方法。语音识别和摄像头的进步将帮助追踪驾驶员的情绪，这是人机界面的重要一步，让汽车能够识别说话者的情绪及其语言，这样，当用户感到沮丧时，汽车就能知道并做出相应的反应。

我们每个人都有成千上万个数据与我们的生活息息相关，涉及我们的健康、财务状况以及生活中的其他重要方面，这也解释了为什么可以利用机器学习和人工智能 (AI) 的最新发展，从而使我们在数据协同工作中受益。

人机协同”（HITL）是人工智能的一个分支，它同时利用人类智能和机器智能来创建机器学习模型。在传统的“人机协同”方法中，人们会参与一个良性循环，在其中训练、调整和测试特定算法。通常，它的工作方式如下： 首先，对数据进行人工标注。这就为模型提供了高质量（和大量）的训练数据。机器学习算法学会根据这些数据做出决策。接下来，对模型进行人工调整。这会有若干不同方式，但通常情况下，人们会对数据进行评分，以说明过度拟合的情况，教给分类器有关极端情况或模型权限范围内的新类别的信息。

过去十年里，人工智能（AI）构建自动化发展迅速并取得了多项成就。在关于AI未来的讨论中，您可能会经常听到人们交替使用数据科学自动化与机器学习自动化这两个术语。事实上，这些术语有着不同的定义：如今的自动化机器学习，即，特指模型构建自动化。但是，数据科学家的工作内容并不仅止于此。简单地说，数据科学家从数据中获取信息，以解决现实世界中的问题；机器学习只是数据科学家的众多工作方法之一。从数据预处理到解决方案部署，自动化贯穿数据科学生命周期的每个阶段。

的计算机视觉应用预计将从 2019 年的约 4 亿美元增长到 2025 年底的 13 亿美元，而 30% 的零售商将在未来 12 个月内采用最先进的 计算机视觉 技术。预计到 2025 年，整个 计算机视觉 市场的规模将达到 182.4 亿美元，在全球 AI 市场中占据很大的份额（全球 AI 市场的规模到 2026 年将达到惊人的 680 亿美元）。在模型构建阶段，需要使用准备好的数据和超参数来训练算法，优化特征提取，分析输出，再训练，直到模型达到所需的精度阈值为止。数据标注的方法有很多。

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。

如今，人工智能和机器学习领域中最振奋人心的一个分支是。CV应用于多种场景，以改善我们的日常生活，并推进科学技术研究。

自那时起，OCR技术的质量一直在提升，但同时，人们也越来越希望在更广泛的需求范围内使用OCR技术。然而，借助AI工具，算法可以检查整篇文档，计算出所提供服务的总额应是5,000美元，并在无需人工监督的情况下修正错误。由于每个人的笔迹不尽相同，因此识别笔迹仍是人工智能面临的挑战，但随着笔迹训练数据的增多，机器的识别能力也在增强。研究人员预计，随着这些工具光学符号识别的效率和成本效益的提高，人们对AI驱动的OCR的需求会持续存在。的一个分支领域，OCR主要用于处理文本图像，将图像中的文本转换为机器可读的形式。

语义分割作为计算机视觉领域的关键任务，是实现完整场景理解的必经之路。为了让机器拥有视觉，要经过图像分类、物体检测再到图像分割的过程。其中，图像分割的技术难度最高。越来越多的应用得益于图像分类分割技术，全场景理解在领域也至关重要。其中一些应用包括自动驾驶车辆、人机交互、AR-VR等。随着近年来深度学习的普及，很多语义分割问题都在使用深度架构来解决，其中最常见的是CNN(卷积神经网)，它的精度和效率都大大超过了其他方法。

人脸识别解锁、人脸识别防盗系统、人脸识别登陆账户，相比于传统的指纹识别或者是虹膜识别等生物识别技术，人脸识别的应用更加广泛和多样。人脸识别技术是什么？人脸识别和数据标注有什么关系？

AI模型可以处理的有标记视频数据越多，对无标记数据的预测就越精确。牢记这些关键考虑因素，就能帮助企业提高成功部署的可能性。

是对视频剪辑进行标注的过程。进行标注后的视频数据将作为训练数据集用于训练深度学习和机器学习模型。这些预先训练的神经网络之后会被用于计算机视觉领域。

在数据标注领域，计算机视觉项目的语义分割、全景语义分割算是高成本的标注项目，选择合适的工具显得尤为重要。图像标注作为计算机视觉项目中不可或缺的一项工作，选择正确的标注工具、理解项目的核心目标和配置合适的标注人员将加速项目的落地。澳鹏A/B 测试数据分析表明，支持预标注数据的PLSS可以在保障质量的前提下将标注员的标注效率提高 91.5％。数据安全和管理：对于人工智能项目的部署而言，数据管理的合规性和数据的准确、高效同样重要。是一个免费的，在线的，交互式的视频和图像标注工具，用于计算机视觉。

才能正常工作（计算机可以学习的用例越多，它的表现就越佳），需要有多样化的团队来标注这些数据，还需要全面的数据流程来执行。随着致力于人工智能的公司能够获得的图像数据的不断增多，依赖于图像标注的项目的需求也飞速增长。在提供单一、高级标签方面，分类是一种快捷的图像标注方法，但也是我们重点介绍的三种类型中较为模糊的一种，因为它并不指示图像中物体所在的位置。他们的团队标注设备的图像数据，然后用这些数据训练计算机识别特定的缺陷或故障，从而推动更快的修复和更好的整体维护。目标检测是让标注员在图像中标注出指定的特定物体。

到了1978年，麻省理工学院人工智能实验室的研究人员开发了一种自下而上的方法，从二维计算机生成的“草图”中推断出三维模型，至此，计算机视觉的实际应用才变得显而易见。计算机视觉和机器视觉均利用图像捕捉和分析，其执行任务的速度和精确度是人眼无法比拟的。有鉴于此，用这两种密切相关的技术的共性来描述二者，用它们的特定用例而不是它们之间的差异来区分二者，可能会更有成效。有一些公共使用的免费数据集可以很好地用于测试算法或执行简单的任务，但对于大多数实际项目而言，要想成功，就需要专门的数据集来确保它们包含正确的元数据。

许多组织已经在开发基本框架以支持 CV 在日常操作中的使用，并通过连续的数据管道确保其模型具有适当数量的训练数据，以使其能够随着时间的推移而执行和改进。其中，有通用模型，或者针对特定场景采集标注的数据，例如家用扫地机器人，宠物摄像头，等。例如，通过计算机视觉，机器可以识别出冰面上的黑色冰球，但是球员的溜冰鞋可能会干扰该冰球的配准。配准：计算机将不同数据集转换至单个坐标系中，例如，从取自临床事件轨迹的两幅图像中获得的信息通常互补，因此整合它们的第一步是在融合两个数据源之前通过配准来完成多个模态的空间对齐。

是对视频剪辑进行标注的过程。进行标注后的视频数据将作为训练数据集用于训练深度学习和机器学习模型。这些预先训练的神经网络之后会被用于计算机视觉领域。

语义分割作为计算机视觉领域的关键任务，是实现完整场景理解的必经之路。为了让机器拥有视觉，要经过图像分类、物体检测再到图像分割的过程。其中，图像分割的技术难度最高。越来越多的应用得益于图像分类分割技术，全场景理解在领域也至关重要。其中一些应用包括自动驾驶车辆、人机交互、AR-VR等。随着近年来深度学习的普及，很多语义分割问题都在使用深度架构来解决，其中最常见的是CNN(卷积神经网络)，它的精度和效率都大大超过了其他方法。

图像标注是与您交互的许多人工智能产品的基础，并且是计算机视觉（CV）领域重要的过程之一。在图像标注过程中，数据标注员使用标签或元数据来标记AI模型学习识别的数据特征。然后，这些图像标注的数据被用于训练机器模型，使计算机在见到无标记的新数据时识别出这些特征。小时候，你知道那个会“汪汪汪”叫的生物是“狗”。我们慢慢长大，发现那个捉迷藏把屁股对着外面的二愣子叫“二哈”，那个走路屁股一扭一扭叫柯基，那个主人已故却依然坚守在车站的“八公”是秋田犬。

根据项目实际应用统计，相对纯人工标注可节省约50%的标注时间。

充满希望的生活可能就从精心挑选一件新年礼物开始

人工智能受人启发、由人创造，最重要的是，它会对人们的生活以及人类社会产生切实的影响。

小编搜罗了全网各种类型场景的开源/可购买数据集，整理了这份“十大最佳CV数据集榜单”，赶快一键收藏起来吧！

关键点检测，包括人脸关键点、人体关键点、特定类别物体关键点等，是计算机视觉领域一种较为基础的算法。同时，它也是很多其他算法的前置任务，如人脸表情识别、人体动作识别等。

澳鹏中国正式发布高精度AI数据标注平台——Appen MatrixGo，即日起在中国大陆、香港、台湾及其它亚太地区市场上市。Appen MatrixGo是市场领先的AI数据标注平台软件，面向企业本地IT环境，将极大增强企业AI项目的规模化扩展能力。

2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京正式开幕。从“同一个梦想”到“一起向未来”，2022年的中国已然是全球科技浪潮的引领者。其中，自动驾驶、计算机视觉、深度学习等一系列人工智能技术大显身手。北京冬奥组委会所在的首钢园区的L4级自动驾驶班车车队、能识别多种语言的智能客服机器人、准确识别运动员动作的AI裁判...北京冬奥会对AI技术应用进行了全方位、系统性的深度参与。一起看看这些有趣的AI应用吧！AI手语主播亮相冬奥由央视和百度联合推出的“AI手语主播”，有着真人般的外..

2021年全球“最出圈”剧集当属《鱿鱼游戏》。它打破了语言和地域的障碍，以讽刺的社会话题和相通的人性考验征服全球观众。与其他科幻剧不同，《鱿鱼游戏》将各种科技元素隐藏进剧中一个个重要关卡。透过极富冲击力的视觉效果，你会发现，剧中场景与现实始终紧密相连。“一二三木头人”《鱿鱼游戏》讲述的是数百名为生活所困的人，为456亿韩元奖金参加6个生死逃杀游戏的故事。游戏一共设有6个关卡，每一关都以童年游戏为主题。剧中运用到的许多“黑科技”其实都与我们当下的科技生活不谋而合。如“一二三木头人”..

澳鹏干货 | “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”Computer Vision Applications in Use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.

引导计算机视觉项目从原型进入生产随着现有图像数据量的增长以及人工智能 (AI) 对全球企业重要性的日益增强，#计算机视觉#正在一些行业快速发展。计算机视觉是机器学习 (ML) 的一种形式，它帮助计算机“看到”与人眼所见类似的图像，并对图像进行标注。通过对图像和其中的对象进行分类，计算机可以对所视内容作出反应，并根据具体使用场景提供增强的预测、客户体验和安全性。AI 领域出现诸多计算机视觉应用，其使用率预计将随着时间的推移呈指数级增长。例如，医疗行业的计算机视觉应用预计将从 2019 年的约 4 亿美元增