在线标注流程

原创 已于 2024-06-22 20:13:04 修改 · 356 阅读 · 2 ·
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于 2024-06-06 20:47:32 首次发布

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在线标注流程

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三个中任意一个

密码：ZNSJ123a

登录之后叉掉。再打开这个网站：https://ai.baidu.com/easydata/
立即使用
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跳转到页面，就可以开始标注了

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标注方法

拖动蓝色垂直线进行标注，完成后松开鼠标右键在这里插入图片描述

完成后点击：object确认
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要求：做到框严丝合缝的刚好覆盖图片
不能过多
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不能过少：
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标注完成后提交任务即可
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第二章：数据标注流程解析
AI天才研究院
05-01 1632
1. 背景介绍 数据标注作为人工智能和机器学习领域中至关重要的一环，直接影响着模型的训练效果和最终性能。高质量的数据标注能够为模型提供准确、可靠的训练数据，从而提升模型的泛化能力和预测精度。本章将深入探讨数据标注的流程，揭示其内部机制，并为读者提供实用的指导和建议。 1.1 数据标注的意义
使用Make Sense在线标注数据集
weixin_52470573的博客
09-29 1万+
总的来说，Make Sense的基本使用就如上所说了，个人感觉虽然它可能不如一些其他熟知的标注功能快捷，但是Make Sense的优势在于它是一款免安装的标注工具，方便上手，只要能打开浏览器上网就行，对环境没有其他要求。
火灾火焰检测数据集和yolov4检测模型
datayx的文章
11-01 4921
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx开源1个火灾检测数据集(含标注)和预训练模型。火灾检测数据集图像2059张：包含大火...
【亲测免费】 Markup：一款智能在线标注工具
最新发布
gitblog_00982的博客
04-19 1183
Markup：一款智能在线标注工具 项目介绍 Markup是一款强大的在线标注工具，旨在帮助用户将非结构化文档转换为结构化格式，以支持自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）任务，例如命名实体识别。Markup通过机器学习技术，能够在用户标注过程中预测并建议复杂的标注，同时也提供了对常见及自定义本体（ontology）的集成访问，实现概念映射。 项目技术分析 Markup的核心技术在于其机器学习算...
数据集标注（在线标注，方便快捷）/YOLOV5自建数据集
m0_64346597的博客
07-21 2531
建立labels.txt，里面包含car,person种类。修改yaml文件，修改地址以及里面的种类和标签要一一对应。将labels复制到labels（train）将图片复制到imges（train）makesense.ai标注，导出。推荐一款在线标注软件。...
免费的标注工具推荐: X-Anylabeling(支持自动标注)和Label-Studio(团队协作)，支持Windows+Linux
热门推荐
qq_32033383的博客
03-01 4万+
推荐两个可免费使用的标注工具，X-Anylabeling和Label-Studio，并给出的简单的下载/安装和使用过程说明
精选资源
数据标注：视频数据标注流程.pptx
06-03
### 数据标注：视频数据标注流程详解 #### 一、引言 随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习和机器学习领域，高质量的数据标注成为构建高效模型的关键因素之一。视频数据标注作为数据标注的一种特殊形式，其...
精选资源
数据标注：文本数据标注流程介绍.pptx
06-03
### 数据标注：文本数据标注流程介绍 在当前人工智能迅速发展的背景下，高质量的数据成为了推动机器学习模型不断进步的关键因素之一。而数据标注则是确保这些数据准确可靠的重要步骤。文本数据标注作为其中的一种，...
精选资源
labelimg标注流程
12-14
labelimg标注流程知识点详细解析： 安装Anaconda 1. Anaconda是一种流行的Python分发版本，它包含了科学计算和数据处理所需的大部分Python库。安装Anaconda之前，首先需要下载对应版本的安装包。对于Windows用户，...
半监督学习加速AI产业数据标注流程.pdf
09-14
"半监督学习加速AI产业数据标注流程" 半监督学习是机器学习领域中的一种技术，旨在通过少量标注数据和大量未标注数据来训练模型，以提高模型的泛化能力和准确性。在AI产业数据标注流程中，半监督学习可以发挥重要...
基于阿里云服务器的在线标注系统brat的部署
Just for fun的专栏
09-07 3753
最近在做法律方面的知识图谱构建，目前主流的方法且效果较好的知识抽取方法是基于监督学习的方法。如何更方便的进行数据标注成为一个新的问题，完全依靠自己去开发一个成本太高，于是考虑能否借鉴现有的标注工具进行数据标注。标注工具brat的官方安装教程已经比较陈旧了，个别步骤非常简略，安装的过程中会遇到很多坑，我这里给出详细的安装部署教程。 1. 阿里云准备 阿里云推出了大学生的云翼计划，选择云服务器...
3dmax标注尺寸插件_3DsMax—产品尺寸、角度测量和标注
weixin_42437126的博客
01-13 1万+
最终效果本篇为图文教程，已经将视频教程放到3dsmax学习网中，需要看视频教程的请到3DsMax学习网(www.dddmax.cn)教程中观看。测量使用到插件，本片主要讲测量插件使用和安装方法。(公众号发送“测量工具” 即可获得测量插件下链接)使用方法先创建一个长方体，如图所示。测量长度：(注意需要开启顶点捕捉)测量角度：(注意需要开启顶点捕捉)删除标注：修改标注：在修改面板中可以直接...
标注自己的数据集
爱学习的小登西的博客
05-10 3938
标注自己的数据集在线标注数据集网站MakeSense：http://www.makesense.ai/CVAT：https://cvat.org/本地标注数据集精灵标注助手：www.jinglingbiaozhu.com 在线标注数据集网站 MakeSense：http://www.makesense.ai/ 界面 点击中间框添加图片 添加完毕——选择物体检测 选择开始，会在网页中添加类别 从文件加载标签，可以自己新建txt将所有类别显示 在action——edit labels 增加标注（类别）
超级好用的文本标注平台推荐doccano
mashutian的博客
11-20 1534
今天给大家推荐一个非常非常好用的标注平台doccano，可以直接看github项目，非常容易部署且有很多文本和图片的标注任务都可以做。
make-sense | 图像标注工具
To_ChaRiver的博客
08-11 4万+
本文将简要介绍使用make-sense建立`YOLOv5 Object Detection`图像标签的完整步骤并提及使用过程中的注意事项。
快速上手Make Sense：在线标注数据集的强大工具
m0_55259388的博客
09-27 2747
Make Sense是一个易于上手、功能强大的在线标注工具，特别适合处理图像数据集。本文将详细介绍如何使用Make Sense进行数据集标注，帮助你快速了解其功能和操作流程。
2024了，数据标注用哪些工具?
Dumplinglalala的博客
09-06 8890
AI 技术的浪潮一浪高过一浪，数据标注工具也在这波涛汹涌中不断升级换代。在这个数字化的海洋里，精准且高质量的数据集就像是宝藏，是打造超级智能AI模型的黄金钥匙。所以说，选对数据标注工具，就好比是找到了打开AI宝库的钥匙。说到数据标注界的元老级人物，LabelMe 和Label Studio 这些大佬们依然仍屹立不倒。但”江山代有才人出“，一波又一波的新兴工具也不断涌现。带着更酷炫的交互界面和更牛掰的模型能力，像一匹匹黑马，冲进了数据标注的赛道，引领着行业的新潮流。
php+在线文本标注,通用文本标注工具 labelme
weixin_30839665的博客
03-23 554
欢迎大家前往腾讯云社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~作者： 理查德导语: 一个支持文本类目标注和关键词打分的通用标注工具，为文本分类模型和关键词抽取任务提供训练和测试数据。-- by 慕福楠 & 孙振龙1. 背景很多 NLP 任务训练和评估都依赖大量标注数据，对于文本分类，使用标注数据进行模型训练和评测，如商业兴趣分类、电商分类、APP分类；对于关键词抽取，使用标注数据进行评测。在标注...
批注页面工具_【工具】网页在线标注工具 - MarkUp
weixin_29213655的博客
01-09 1636
今天给大家推荐一个ProductHunt上3月份排名第三点赞达2千+的产品 - MarkUp，它是一款网页在线标注工具，输入网址即可进行标注预览，可以让你的想法快速、方便地标注在网页的任何地方，我觉得很方便很适用于前端测试人员。MarkUp网址：https://app.markup.io打开网站，可以看到MarkUp允许您将网站变成动态画布，你可以随时反馈和协作，通过更快、更轻松和更清晰的流程来简...
图像标识标注流程
04-01
<think>好的，用户想了解图像标注的流程，可能是为了学习图像处理或准备数据集。我需要根据提供的引用内容来组织回答。首先，引用[1]提到手动标注的关键步骤，包括分析原始数据、遵循准则、识别对象等。然后引用[2]提到了绘制边界框和多边形，以及支持的数据集格式。引用[3]则涉及颜色空间、蒙版、形态学操作等步骤。 需要分步骤说明，可能分为手动标注流程、工具功能、技术实现三个部分。每个步骤要详细说明，比如手动标注里的数据准备、对象标记、质量审核等。工具功能部分要提到边界框、多边形编辑等。技术实现部分要包括颜色空间转换、轮廓分析等。最后要总结应用场景，并生成相关问题。确保使用正确的LaTeX格式，如数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。同时，注意引用标识的位置，例如在步骤末尾添加[^1][^2][^3]。</think>### 图像标记与注释的工作流及步骤 图像标注是计算机视觉任务中构建数据集的核心环节，其流程可分为以下关键步骤： #### 一、手动标注流程 1. **数据准备与清洗** 对原始图像数据进行筛选，去除模糊、重复或无效样本。例如，标注草莓图像时需确保图片清晰且包含目标对象。 2. **对象标记与描述** 使用工具在图像中标注目标区域，常见方法包括： - **边界框标注**：用矩形框标记物体，例如$B(x_{\text{min}}, y_{\text{min}}, x_{\text{max}}, y_{\text{max}})$定义框坐标 - **多边形标注**：通过多个顶点精确勾勒不规则形状，支持动态编辑顶点坐标$(x_1,y_1), (x_2,y_2), \dots, (x_n,y_n)$[^2] 3. **属性标注与元数据添加** 为标注对象附加标签（如类别名称“草莓”）及属性（颜色、尺寸），形成结构化数据。 4. **质量审核与修正** 通过人工交叉验证或算法检测标注错误，例如使用IoU（交并比）指标评估边界框精度： $$ \text{IoU} = \frac{\text{Area of Overlap}}{\text{Area of Union}} $$ 若IoU值低于阈值（如0.7），则需重新标注。 #### 二、工具功能与实现 1. **颜色空间转换** 采用HSV颜色空间增强标注效果，例如通过颜色阈值分割提取红色草莓区域： ```python hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red) ``` 此方法可有效区分相似颜色物体。 2. **形态学操作优化** 使用膨胀、腐蚀等操作处理掩膜，消除噪声干扰： $$Erosion: A \ominus B = \{z | (B)_z \subseteq A\}$$ 该步骤能改善轮廓提取的准确性。 3. **轮廓分析与标注绘制** 通过轮廓检测算法定位物体后，自动生成标注信息： ```python contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3) ``` #### 三、应用场景 - **目标检测**：YOLO、Faster R-CNN等模型训练 - **语义分割**：医疗影像分析、自动驾驶场景解析 - **实例分割**：电商商品精细化分类
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