标注案例分享:道路病害图片数据标注项目

标注案例分享:道路病害图片数据标注项目时间:2021-2-22     来源:曼孚科技无论是水泥路面还是沥青路面,在通车使用一段时间之后,都会出现各种损坏、变形及其它缺陷,这些统称为道路病害。常见的病害类型有:龟裂、坑槽、车辙、松散、沉陷、桥头涵顶跳车、表面破损等等,这些道路病害的存在不仅会影响到道路的正常使用,还会增加潜在的交通隐患,影响行车安全。因此,及时发现并处

案例分享:新零售商品陈列检测数据标注项目!

互联网时代,碎片化的消费行为令传统的零售方式难以为继,新零售作为一种全新的零售解决方案得到越来越广泛的应用。借助图像识别等AI技术的快速发展,新零售企业普遍实现了降本增效。高盛预测,到2025年,人工智能的应用将为零售业每年节省540亿美元的成本开支,并带来410亿美元的新收入。目前新零售行业主要流行的一种解决方案是“视觉识别解决方案”,即以图像识别为技术核心,摄像头、主板为硬件核心,对目标产品进

数据标注在语音交互领域中的具体应用

语音交互属于人机交互的范畴,是人机交互发展到目前的一种最前沿的交互方式,简单来说就是用人类的自然语言给机器下指令,达成自己目的的过程。随着人工智能的发展,语音交互技术逐渐成熟,并在人工智能时代有了先发优势。目前,语音交互已经加速在智能家居、手机、车载、智能穿戴、机器人等行业渗透和落地。日常生活中,我们接触到最多的语音交互应用大概就是各种语音助手,比如siri,比如小爱助手。此类语音交互工具不仅可以

数据标注在AI教育领域中的具体应用

随着人工智能应用领域的不断拓宽,AI技术被认为是改变现有教育场景的重要手段之一。从大的场景上来看,教学、管理与评价是三个主要应用方向。具体到细节上,通过图像识别技术,可以将教师从批改作业、阅卷工作中解放出来;通过语音识别和语义分析技术,可以辅助教师进行口试测评、纠正学生的英语发音;通过人机交互技术,可以协助教师为学生答疑解惑……最重要的是,AI技术与教育的结合,有可能让教育者千百年来“因材施教”的

什么是数据标注?数据标注是做什么的?

        AI人工智能的迅猛发展得以于计算机深度学习技术的快速发展,而说到深度学习技术它又必然离不开底层基础的数据标注。        而在今天对于这种深度学习技术的基础数据标注工作也有相当一大部分人群不知道它到底是怎么个回事?什么是

车道线标注参考规则

主要任务:将图中所有,无论虚线与实线,遮挡与否,同一条车道线的所有部分连起来标注,并延长到视野尽头及图片底部标注规范:只标采集车可以走的这一侧道路,被隔开道路不需要标注。(例如高速上有护栏分割的来向车道上的车道线就不用标)但是即使是逆向道路或高速匝道,只要和主干道(采集车在的道路)联通就要标标注出来的车道线,采集车左边的车道线的画右边界,采集车右边的车道画左边界。位于采集车车下的,偏向采集车左侧的

中英混读语音采集参考规则

录音要求3.1 录音人要求要求说普通话,英文发音准确。符合条件的录音人录制语音数据,录音人需通过大学英语四级考试。3.1.1发音标准:发音清楚,避免说话不清、语速过快和有方言等现象。例如:“我是北京人”发音为“e4(四声)shi4 bei3 jing1 ren2”这里“我”的发音是属于方言式发音。3.1.2性别比例:男女比例为1:1。男女比例可以在1:1的基础上浮动5

关于人工智能数据标注过程

一、什么是数据标注首先谈谈什么是数据标注。数据标注有许多类型,如分类、画框、注释、标记等等,我们会在下面详谈。要理解数据标注,得先理解 AI 其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的,例如我们学习认识苹果,那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你,这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果,你才知道这玩意儿叫做 " 苹果 "。类比机器学习,我们要教他认识一个苹果,你直接给它

数据标注公司有哪些

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数据标注为人工智能提供结构化的训练数据。

数据标注为人工智能提供结构化的训练数据。机器学习的模型和儿童学习的方式类似。回想一下当一个孩子观察一个新事物时,比如当天第一次观察一只狗时,他会得到这个场景中的一些反馈比如记住这种狗的特征如有毛,两只眼睛,一只尾巴等等,于是当这个孩子下次再碰到狗时,他就能辨别出来。机器能从我们提供的训练数据中学习。利用这一特性,我们可以调控算法来发现事物之间的关系,检测模式,理解复杂的问题和做最优决策。最终,我们

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语音交互属于人机交互的范畴,是人机交互发展到目前的一种最前沿的交互方式,简单来说就是用人类的自然语言给机器下指令,达成自己目的的过程。随着人工智能的发展,语音交互技术逐渐成熟,并在人工智能时代有了先发优势。目前,语音交互已经加速在智能家居、手机、车载、智能穿戴、机器人等行业渗透和落地。日常生活中,我们接触到最多的语音交互应用大概就是各种语音助手,比如siri,比如小爱助手。此类语音交互工具不仅可以“听懂”我们说的话,而且还可以按照我们的要求完成各种任务。经常使用语音助手的用户可能会注意到,不同语音助手之间是有着很大差距的,一个明显的表现就是语音识别的准确率上。一些语音助手只能够识别简单的普通话,对于复杂的带有口音的内容识别的准确率很低,然而某些语音助手在这方面要表现的很好。这背后一个很重要的原因是机器学习的数据量不足。我们知道目前人工智能的实现主要依赖于机器学习,机器学习最终效果取决于投喂数据的质量与数量。语音交互领域常用的几种数据标注类型主要有:一.语音转录对不同说话人的说话内容进行转写:二.语音合成对说话内容进行合成转写:理论上而言,标注数据数量越多,质量越高,那么最终的模型效果就会越好,表现在语音助手上的效果就是识别率的提高。当然,语音交互的应用场景远不至此。未来的语音交互形式将会高效率、更加自然、更加接近于人本能的方向。

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        AI人工智能的迅猛发展得以于计算机深度学习技术的快速发展,而说到深度学习技术它又必然离不开底层基础的数据标注。        而在今天对于这种深度学习技术的基础数据标注工作也有相当一大部分人群不知道它到底是怎么个回事?什么是数据标注?数据标注是做什么的?这种问题就连一些从事这方面工作的人也有说不明白的。        要说起数据标注那我们也就不得不说下从事数据标注工作的数据标注员这个群体。人工智能、深度学习”这种名词看似高深莫测非常高大上,但目前提供给机器深度学习的数据标注采集等工作,仍是基于密集劳动力的人工智能数据标注产业。数据标注员和工厂流水线上的操作员也是没有多大区别的,可能有很多人觉得不可思议,但是目前这种情况 确实是事实。        那到底什么是数据标注呢?        要理解数据标注我们先来举个简单的例子:小时候大人教我们认识花朵时会指着花草给我们说 花会好多颜色,具体什么花开什么颜色,那我们就会慢慢记住什么花开什颜色。而人工智能深度学习也是和我们人类认知事物是一个道理。        人工智能深度机器学习的前提也是数据标注员根据不同的图片、语音、文本等数据标识出各种功能标签然后机器学习根据不同标签来认识出不同的事物。        数据标注是通过数据标注人员借助计算机标注工具软件对人工智能学习数据进行加工的一种行为。通常数据标注的类型包括:图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等种类。标记的基本形式有标注画框、3D画框、文本转录、图像打点、目标物体轮廓线等。        目前大多数的数据标注工具软件都是支持图像、文本、多边形、视频等多种类型的。        根据全国范围内的不完全统计,目前全国数据标注行业的从业人员已经达到 100万之多。在人工智火热与闪亮的背后,数据标注产业作为做基础的支撑确实处于行业的低端下游的。