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lt;/ymin> <xmax>142</xmax> <ymax>895</ymax> </bndbox> </object></annotation> 對于數據標注主要推薦兩款產品
數據標注，針對物體檢測項目，即在已有數據集圖像中，標注出物體位置，并為其打上標簽。標注好的數據用于模型訓練。云寶數據集中，已標注部分數據，還有部分數據未標注，您可以選擇未標注數據進行試用。在自動學習頁面，單擊項目名稱，進入自動學習模型構建的主頁面。
在物體檢測作業(yè)中上傳已標注圖片后，為什么部分圖片顯示未標注？
本次學習中數據標注主要是在圖片中對紅燈、綠燈、黃燈、人行橫道、限速標志和解除限速標志等進行標注。
在數據量巨大的數據集中，迭代進行數據標注是一種重要的方法。
模型訓練過程中需要大量已標注的數據，因此在模型訓練之前需要進行數據標注作業(yè)。ModelArts為用戶提供了標注數據的能力：人工標注：用戶創(chuàng)建單人標注作業(yè)，對數據進行手工標注。智能標注：在標注一定量的數據情況下，用戶可以通過啟動智能標注任務對數據進行自動標注，提高標注的效率。
案例內容介紹 在AI開發(fā)過程中，數據標注的時間可能占了一半以上，非常消耗人力。本實驗基于ModelArts智能數據標注功能，用AI來解決數據標注慢的問題，讓開發(fā)者體驗智能標注越標越準的魅力，高效完成海量數據的標注，大幅度提升標注效率。
業(yè)界也有一些專門進行數據標注的公司[1]，比如Google可以提供不同任務的數據標注服務（其中視頻類的標注費用最高，最高可到$686/500min），如Figure1示：Figure 1上表根據為每個目標列出的單元，提供了每位人工標簽添加者每添加 1000 個單元的注釋的價格。
數據標注頁面的圖片能否按照圖片名排序？這邊觀察圖片會方便很多現(xiàn)在的圖片顯示順序是亂的，如下圖所示：
智能標注是指基于當前標注階段的標簽及圖片學習訓練，選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標注，快速完成剩余圖片的標注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數據集支持智能標注功能。團隊標注數據標注任務中，一般由一個人完成，但是針對數據集較大時，需要多人協(xié)助完成。
一臺電腦（Windows，Mac或Linux操作系統(tǒng)） 谷歌瀏覽器 準備工作 體驗智能數據標注，需要完成以下準備工作 創(chuàng)建華為云賬號并實名認證 參考此鏈接，注冊華為云賬號。
業(yè)界也有一些專門進行數據標注的公司[1]，比如Google可以提供不同任務的數據標注服務（其中視頻類的標注費用最高，最高可到$686/500min），如Figure1示：Figure 1 上表根據為每個目標列出的單元，提供了每位人工標簽添加者每添加 1000 個單元的注釋的價格
全文約2480字，閱讀約需7分鐘 最近我和一位朋友聊天，他說現(xiàn)在有一種說法：數據標注是AI 1.0時代(決策式AI)的產物，現(xiàn)在已經是AI 2.0 (生成式AI)，數據標注已經成為過去時了。 那么問題來了，AI 2.0是否需要數據標注呢？
等平臺、以及華為云自研 CodeArts IDE，基于華為云服務提供的能力，幫助開發(fā)者更高效、便捷的搭建應用。
業(yè)界也有一些專門進行數據標注的公司[1]，比如Google可以提供不同任務的數據標注服務（其中視頻類的標注費用最高，最高可到$686/500min），如Figure1示：根據上表，考慮到數據標注的代價以及有限的資源，人們無法解釋或標記所有數據；這就是他們決定使用主動學習（Active
數據標注之后，通常會有一些標注文件用于存儲標注信息。對于數據集來說，標注信息本身是非常重要的元信息。此外，整個標注過程都會留下一系列元信息，如標注過程的完成方式（人工標注或智能標注）、標注時間、標注人員、標注用途（訓練或評估等）。
還是必須全部都重新標注？
如圖, 這個標簽集最好能從excel或是文本文件或是obs導入，這樣就不用每次輸入了。
包括注冊華為云賬號、ModelArts全局配置和OBS相關操作。 數據準備 數據集介紹：用于物體檢測，包含150張未標注樣本。
