人工智能大模型时代，八种常见的“数据标注”方法 |
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人工智能大模型时代，八种常见的“数据标注”方法
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数据标注（Data Annotations）是指对收集到的、未处理的原始数据或初级数据，包括语音、图片、文本、视频等类型的数据进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。我们日常工作中常见的数据标注方法有以下几种： 01 // 矩形框标注 矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。
02 // 多边形标注 多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目标物体，相对于矩形框标注，多边形标注能够更精准地框定目标，同时对于不规则物体，也更具针对性。
03 // 语义分割 语义分割是指根据物体的属性，对复杂不规则图片进行进行区域划分，并标注对应上属性，以帮助训练图像识别模型，常应用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。
04 // 关键点标注 关键点标注模板最大的应用即是对脸部的关键点进行标注，通过不同方位的关键点标注，可以判断图像上的人物的功能。
05 // 3D点云标注 3D点云标注是指利用激光雷达采集的数据进行框选标注,供计算机视觉与无人驾驶等人工智能模型训练使用。
06 // 3D立方体标注 与点云标注不同，3D立方体标注还是基于二维平面图像的标注，标注员通过对立体物体的边缘框定，进而获得灭点，测量出物体之间的相对距离。
07 // 目标追踪 目标追踪是指在动态的图像中，进行抽帧标注，在每一帧图片中将目标物体标注出来，进而描述它们的运动轨迹，这类标注常应用于训练自动驾驶模型以及视频识别模型。
08 // 属性判别 属性判别是指通过人工或机器配合的方式，识别出图像中的目标物体，并将其标注上对应属性。
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