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2025-10-18 23:16:54      小编:来源于网络      我要评论

团队如何接数据标注任务

谢@霍华德邀
我目前在车厂无人驾驶部门的职责之一
便是研发无人驾驶感知算法的数据集
的半自动标注算法
再具体一点
计算机视觉领域的: 语义分割(Semantic Segmentation) 和 全景分割 (Panoptic Segmentation)
它们或许是数据标注领域成本最高的俩个任务(德国高达100人民币/图)
它们的具体定义可以见上图
一、标注任务
语义分割: 对图片中每一个像素标注其类别(如:汽车、行人、道路等)
全景分割:对于每一个像素,在语义分割的基础上再区分目标instance物体(如:汽车1、汽车2、行人5等)
二、标注格式
通常标注结果还是存成图片的常见格式(如: png)
图片的每一个通道存储不同信息(用数字1-255表示)
例如第一通道存储: 该像素所属类别
第二通道:如果该像素属于目标物体,他属于第几个instance
第三通道:通常是0或1,1表示该像素是可以驾驶的区域,0反之
三、开源数据集
Cityscapes(戴姆勒公司、德国马普所、TU Darmstadt):
Mapillary Vistas (丰田、Lytf等赞助):
Kitti Dataset (德国KIT和丰田芝加哥研究所):
等等
可以看到背后都有财团的支持
四、数据集的成本和作用
成本:
据Cityscapes官方,标注一张该数据集中的语义分割
平均需要1.5小时!!!
德国最低工资是9欧元左右/小时
因此在德国标注一张语义分割图片的成本超过13欧元(约合100块人民币)!!
重要性:
深度学习需要大量精细标注的数据作为“燃料”
保守L3要能够上路
需要至少几百万张标注精细的训练图片
人工智能时代,谁拥有数据谁就拥有源源不断的燃料
数据集也成为无人驾驶公司和主机厂的兵家必争之地
五、用优化算法节约标注成本
手动标注一张语义分割像素级别的图片平均需要1.5小时
有没有什么更智能的办法提高标注效率呢?
专注于优化算法的@运筹OR帷幄 以下略探12:
1. ScribbleSup: Scribble-Supervised Convolutional Networks for ...
2. Weakly-and Semi-Supervised Panoptic Segmentation
3. Fast Interactive Object Annotation With Curve-GCN
其中paper 1和2是用涂鸦和画方框的方式与图片交互
Paper 3是用描物体边界的方式
标注软件的一般流程是:
标注者输入交互信息-算法自动标注-标注者修改-算法标注
直到标注者满意为止
Paper 1和2还report了只进行一次交互(标注时间为几十秒)
图像分割优化算法结合深度学习CNN
便可以达到相较于精细标注95%的精度
We obtain state-of-the-art results on Pascal VOC, for both full and weak supervision (which achieves about 95% of fullysupervised performance).
注:以上研究方向关键词
weakly and semi-supervised learning
六、结语
数据标注是如今深度学习获得巨大成功的基石
从Feifei Li创建ImageNet(1千多万张、2万多类别图片)开始
数据集便成为计算机视觉的一个热点话题
而伴随着数据集的各种challenge和刷榜单
也成为CV领域发顶会的标配
希望“无偿”使用公开数据集的研究者和业界从业者
都能尊重数据集创作者的汗水
人工智能的从业者
也能认可那些幕后做着重复枯燥标记工作者的付出
(例如:贵阳数据标记村)
最后,无人驾驶、计算机视觉、人工智能的学生|研发者
欢迎加入 @运筹OR帷幄 公众号后台的学术|研发群交流~

团队接任务,那我们可以考虑一下数据标注的一些众包平台,比如说大家都知道的龙猫,百度众测,京东众包,有道,数加加,爱标客等都是一些非常不错的数据标注接单平台,当然啦有的平台可能是需要你先加入工会或者是团队以自己的形式成为工会,那么相对接单就会容易很多,当然了也有人可能觉得众包平台现在不太好做了,那不妨考虑一下关于数据标注自主接单的工具平台

就和我们在招聘网站上找工作一样,可以直接和数据方对接,因此呢推荐你除了了解众包平台外,还可以再了解一下数据标注行业免费抢单的工具,就有点类似于我们找工作一样,需要先完善自己的技能,比如说你做过语音,经验几年等等的,然后有数据方发项目,你就可以在里面抢单了

数据标注如何对接一手项目

要将数据标注与一手项目对接,首先需要明确项目的需求和标注的目标。然后,可以通过与项目团队进行沟通,了解他们对数据标注的要求和期望。

根据项目的特点和数据类型,选择合适的标注工具和方法,并与项目团队协商确定标注规范和流程。

同时,建立有效的沟通渠道和反馈机制,及时解决问题和调整标注策略。

最后,进行标注质量的检查和评估,确保标注结果符合项目要求。


1. 数据标注可以对接一手项目。
2. 因为一手项目通常需要大量的数据进行标注,以便进行后续的分析和应用。
数据标注是将原始数据进行标记和分类的过程,可以通过人工标注或者使用自动化工具进行。
3. 在对接一手项目时,可以通过以下方式进行数据标注:首先,明确项目的需求和标注的目的,确定需要标注的数据类型和标准;其次,组织专业人员或者团队进行数据标注工作,确保标注的准确性和一致性;最后,对标注结果进行质量控制和验证,确保数据的可靠性和可用性。
通过这样的流程,可以有效地对接一手项目,并为后续的分析和应用提供高质量的数据基础。

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