数据标注的类型、工具、优势和应用

毫无疑问，机器学习和人工智能的出现给全球各个行业带来了革命性的变化。这两项技术都使应用程序和机器比我们想象的更智能。但是，你有没有想过人工智能和机器学习是如何工作的，或者它们如何让机器像人类一样行动、思考和行为。

要理解这一点，您必须更深入地研究技术问题。实际上，训练有素的具有创建自动化机器和应用程序的魔力。这些数据集还需要通过名为 Data annotation 的过程来创建和训练。

数据标注是一种标记数据的技术，数据以不同的格式存在，如图像、文本和视频。标注数据使计算机视觉可识别对象，从而进一步训练机器。简而言之，该过程有助于机器理解和记忆输入模式。

为了创建机器学习所需的数据集，可以使用不同类型的数据标注方法。所有这些类型的标注的主要目的是帮助机器通过计算机视觉识别文本、图像和视频（对象）。

数据标注的类型

• 边界框
• 线和样条
• 语义分割
• 3D 长方体
• 多边形分割
• 地标和关键点
• 图像和视频标注
• 实体标注
• 内容和文本分类

让我们详细阅读它们：

边界框

最常见的数据标注类型是边界框。这些是用于标识对象位置的矩形框。它在矩形的左上角和右下角使用 x 和 y 轴坐标。此类数据标注的主要目的是检测对象和位置。

线条和样条

这种类型的数据标注是由线条和样条创建的，用于检测和识别车道，这是运行自动驾驶汽车所必需的。

语义分割

这种类型的标注在环境背景是关键因素的情况下发挥作用。它是一种逐像素标注，将图像的每个像素分配给一个类别（汽车、卡车、道路、公园、行人等）。每个像素都有语义。语义分割最常用于训练自动驾驶汽车的模型。

3D 长方体

这种类型的数据标注几乎就像边界框，但它提供了关于对象深度的额外信息。使用 3D 长方体，可以训练机器学习算法以提供图像的 3D 表示。

图像可以进一步帮助区分 3D 环境中的重要特征（例如体积和位置）。例如，3D 长方体帮助无人驾驶汽车利用深度信息找出物体与车辆的距离。

多边形分割

多边形分割用于识别复杂的多边形，以最准确地确定对象的形状和位置。这也是常见的数据标注类型之一。

地标和关键点

这两个标注用于在图像上创建点以识别对象及其形状。地标和关键点标注在面部识别、识别身体部位、姿势和面部表情方面发挥着作用。

实体标注

实体标注用于用机器可以理解的相关信息标记非结构化句子。它可以进一步分为命名实体识别和意图提取。

数据标注的好处

数据标注为负责训练预测数据的机器学习算法提供了无数优势。以下是此过程的一些优点：

• 增强的用户体验

由基于机器学习的训练模型提供支持的应用程序有助于为最终用户提供更好的体验。基于人工智能的聊天机器人和虚拟助手就是一个很好的例子。该技术使这些聊天机器人能够提供最相关的信息以响应用户的查询。

• 提高精度

通过使用大量数据集训练算法来提高输出的准确性。利用这些数据集，算法将学习各种因素，这些因素将进一步帮助模型在数据库中寻找合适的信息。

图像标注的格式

最常见的标注格式包括：

• 可可
• YOLO
• 帕斯卡 VOC

数据标注在机器学习中的应用

现在，您必须了解不同类型的数据标注。让我们来看看它在机器学习中的应用：

• 排序——它包括文本和时间序列以及一个标签。

• 分类——将数据分类为多个类、一个标签、多个标签、二元类等。

• 分段- 用于搜索段落拆分的位置、不同主题之间的搜索过渡以及各种其他目的。

• 映射- 可以进行语言到语言的翻译，将完整的文本转换为摘要，以及完成其他任务。

用于数据标注的工具

查看下面一些用于标注图像的常用工具：

• Rectlabel
• LabelMe
• LabelImg
• MakeSense.AI
• VGG 图像标注器

最后的话

在本文中，我们已经提到了什么是数据标注或标签，以及它的类型和好处。除此之外，我们还列出了用于标注图像的顶级工具。标注文本、图像和其他对象的过程有助于基于 ML 的算法提高输出的准确性并提供终极用户体验。

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