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谷歌AI团队推新型流体标注:图像标注速度提高三倍

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发表于 2018-11-26 20:30:13 | 显示全部楼层 |阅读模式

▲传统手动标记(中列)和流体标注(右)比较
谷歌AI团队近日推出了一款新型图像标注方式流体标注,即采用机器学习来注释分类标签并勾勒出图片中的每个对象和背景区域。谷歌官方表示其可将标记数据集的速度提高三倍。
百度众测平台去年曾发布了5000万元的数据标注任务,而今年预计将达3亿元。面对如此大的市场需求,效率低、交付质量参差不齐的人工标注方式亟待改善。谷歌此次推出的流体标注如何为图像标注提速?
数据标注机器感知世界的起点
数据标注是人工智能产业的基础,是机器感知现实世界的起点。从某种程度上来说,没有经过标注的数据就是无用数据。美国加州科技大学校长秦志刚教授在接受科技日报记者采访时表示,机器识别事物主要通过物体的一些特征。被识别的物体还需要通过数据标注才能让机器知道这个物体是什么。
在机器的世界里,图像与语音、视频等一样,是数据的一个种类。近年来,随着数码产品以及存储技术的迅速普及和发展,人们每天都可通过相机、可视电话、监控及医疗设备等制造大量图像。因此,现阶段图像已然成为标注产业发展的重点对象。
如果素材是一张人物图像,那么需要标注的信息往往是性别、面部朝向、人种、有无帽子眼镜等,也可以人为地将人物和背景的区域划分开来。将成千上万张经过标注的图片组成的数据集投喂给机器,它才能在一张全新的图像中分辨出人物在哪个区域、具有怎样的外貌特征。对于人来说小儿科的思考历程,机器却需要大量的标记数据集进行训练。
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