自动驾驶 数据 标注

人工智能数据 标注简而言之，对采集到的图像、文本、语言、视频进行画框、画点、转录等操作是常见的数据满足相关机器学习的需要。比如一段话可以是标注主语、谓语、宾语等。Frame标注:Frame标注在计算机视觉中的意思是画一个框来选择要检测的物体，比如人体标注，需要根据人体的不同部位来分框。

数据是人工智能的基础。从智能手机指纹解锁，到智慧城市的智能安防；从车辆自动 驾驶到AI聊天机器人，从医学成像和诊断到作物监测。随着数据 标注行业的蓬勃发展，涉及的领域逐渐增多。同时，AI需要根据大量有效的数据 summary规则形成“智能”，然后应用于不同的场景。那么，数据 标注适用于哪些场景呢？自动 驾驶用标注 数据去训练自动驾驶模型，让它能感知周围的环境。

什么是数据 标注？数据 标注指的是对原文数据(如图片、视频、文字、音频、3D点云)进行标注的过程。带标签的数据叫培训。帮助机器学习模型在未来遇到未知的数据时，准确识别数据中的内容。根据所使用的机器学习模型和手头的任务，训练可以采取多种形式，包括图像、语音、文本或特征。

我们所知道的数据 标注其实是人工智能的重要组成部分之一。我们先来看看人工智能。人工智能由三个算法组成，计算能力，标注。计算能力相当于用眼睛看书；算法相当于思维需要大脑；标注相当于书上的知识。人工智能操作的基本逻辑是:AI需要用眼睛检查，把知识记在书上数据，然后用大脑算法转换成自己的知识，最后把学到的知识运用到工作中，所以数据 标注相当于机器的“燃料”，它有/。

数据标注通常采用一组未标记的数据，每个未标记的数据都嵌入了一个信息丰富且有意义的标签。实际上，数据 tagging也是一种用一个或多个标签对一组样本进行标记的技术。有几种方法可以标记数据:机器学习的图像标注，有助于使图像通过计算机视觉可读。带注释的图片对于其他全自动算法结果的性能计算非常有用。它们被称为基准、基本事实或参考数据。

机器学习中标注的进程是数据 标注，可以是文本、图像、音频等多种形式。在学习时，计算机可以使用带注释的数据来学习在呈现新的数据时识别相似的模式。立方体围绕所需的小工具、车辆、建筑物甚至人创建3D高质量标签，以获得物体的整体空间或体积。主要应用于建筑和物体识别领域。图像中的语义分割标注用于计算机视觉，语义分割是将一幅数字图像分割成多个片段的过程，从而将图像的表示变成更有意义、更容易分析的东西。

1。视频是一系列图片。比如一个25帧的视频对应每秒25张图片，那么当一个视频输入到一个神经网络的时候，它的本质就是一个图片序列。同样，对于image 标注 tool，将视频分成一系列图像进行标准化。2.取景车辆检测标注取景标注的本质是人工检测图片中的物体(以下例如使用-2驾驶在任务中感知车辆)(即是否有这个东西)。

)来教导神经网络检测和定位车辆。下面将以车架牵引为例进一步说明，如下图所示，两张图片中各有一个矩形框来框出整车轮廓。通过画面中框架的位置，也就是四个角的坐标，就可以知道框架中的物体相对于画面的位置和大小，这些标注得到的车架坐标也是训练车辆检测神经网络的训练集中的真值。这些真值会与车辆检测神经网络输出的预测结果(即同一张图片输入目标神经网络时产生的四个角的坐标)进行比较，得到差值(即损失函数值)，然后迭代神经网络的参数(即反向传播)。