服務(wù)升級！AI反哺助力龍貓數(shù)據(jù)標注更智能

隨著如今科學技術(shù)的發(fā)展， AI 也逐漸滲透到我們生活中的各個方面，全球越來越多的行業(yè)開始選擇 AI 技術(shù)輔助傳統(tǒng)人工操作來提升工作效率。通用的 AI 技術(shù)，例如圖像識別、文字識別、聲音識別、人臉識別等，可將生活中時常遇到的情景加以智能化解讀;然而智能的背后依然是大量的人工——

基于深度學習的人工智能技術(shù)，核心在于通過計算找尋數(shù)據(jù)中的規(guī)律，運用該規(guī)律對具體任務(wù)進行預(yù)測和決斷。源數(shù)據(jù)需要進行采集、標注等處理后才能夠使用，從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)標注，人工都在其中扮演了非常重要的角色。如何簡化、優(yōu)化人工服務(wù)過程，成為專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)公司一直思考的問題。

作為行業(yè)引領(lǐng)者，龍貓數(shù)據(jù)一直致力于為整個AI領(lǐng)域提供最專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)，并通過持續(xù)的技術(shù)投入，不斷增強自身服務(wù)平臺數(shù)據(jù)處理能力。例如在國內(nèi)率先推出的超像素分割標注技術(shù)，就很好的解決了精細化語義分割對標注員專業(yè)技能和標注效率要求較高的問題。在龍貓數(shù)據(jù)標注平臺最近的升級中，利用AI技術(shù)，對數(shù)據(jù)標注進行反哺，更是平臺一大亮點。

傳統(tǒng)的圖像標注過程中，對圖像進行拉框是一個常見操作，用矩形框或多邊形框?qū)θ宋?、車輛或其他物體進行標記，需要盡可能將框的邊緣和物體邊緣精準貼合，這使得標注難度提高，標注效率降低。龍貓數(shù)據(jù)標注平臺將計算機視覺技術(shù)與拉框相結(jié)合，推出了矩形拉框自動貼邊功能：在做矩形拉框時，可以先拉一個比物體大一些的框，算法會將矩形框的四條邊自動貼近物體，極大提升了標注員工作效率。

計算機視覺領(lǐng)域，人臉識別是應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一。從手機解鎖到商超客流統(tǒng)計，從火車站酒店關(guān)卡到移動支付，人臉識別技術(shù)的實現(xiàn)都缺少不了對人臉位點的標注。龍貓數(shù)據(jù)標注平臺根據(jù)常見的標注需求，利用AI技術(shù)配置了人臉自動打點技術(shù)，只需要簡單的拉框，算法即可按要求對人臉進行固定點位的預(yù)打點，標注人員只需對點位進行簡單調(diào)整即可。

OCR識別是目前應(yīng)用較多的另一項AI技術(shù)，借助OCR(光學字符識別)，停車場可以輕松識別車牌號，從而進行收費計時;身份證和駕駛證等證件類識別也在有了OCR之后方便了很多。無論是各類文檔，票據(jù)，還是商店門頭，OCR技術(shù)的應(yīng)用也都離不開標注員們的拉框與轉(zhuǎn)寫。升級后的龍貓數(shù)據(jù)標注平臺可對OCR進行預(yù)轉(zhuǎn)寫，只需對文字區(qū)域進行框選，便會自動進行OCR 識別，并將識別結(jié)果填入轉(zhuǎn)寫區(qū)域，可根據(jù)需要直接保存或者修改后保存。毫無疑問，AI技術(shù)的發(fā)展不僅改變了各行各業(yè)，也使AI數(shù)據(jù)標注本身變得智能而高效，但這并不意味著未來數(shù)據(jù)標注工作的減少甚至消失。一方面，當前正處于人工智能落地應(yīng)用的爆發(fā)期，未來越來越多的長尾、小概率事件所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需求將會持續(xù)增強;另一方面，已有的算法模型若要繼續(xù)提升準確性，特別是在一些對準確性有極高要求的安防、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，則必須由人工提供準確度更高的數(shù)據(jù)。AI與為它提供大量學習資料的數(shù)據(jù)標注，將長期呈現(xiàn)出一種教學相長、相得益彰的美妙關(guān)系。

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