人工智能大模型时代,八种常见的“数据标注”方法

发布网友发布时间：2024-10-16 08:27

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热心网友时间：2024-11-25 10:00

数据标注是人工智能大模型时代的核心技术之一，负责将原始数据转换为机器可识别的信息。主要常见方法包括以下八种：

矩形框标注：一种简化目标检测的处理方式，适用于自动驾驶中的人、车、物等目标的识别。

多边形标注：在静态图片中使用多边形框，精确框定不规则目标物体。相较于矩形框，此方法更为准确，适合不规则物体。

语义分割：通过对复杂不规则图片进行区域划分并标注属性，帮助训练图像识别模型。常用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。

关键点标注：模板应用主要在人脸关键点标注，通过面部不同方位关键点的标注，判断图像中人物功能。

3D点云标注：利用激光雷达数据进行框选标注，供人工智能模型的训练使用，主要用于计算机视觉和无人驾驶。

3D立方体标注：基于二维平面图像，通过框定立体物体边缘来获得灭点，并测量物体相对距离的标注方法。

目标追踪：在动态图像中进行抽帧标注，描述目标物体的运动轨迹，常用于训练自动驾驶和视频识别模型。

属性判别：识别图像中目标物体并标注对应属性的标注方法，通过人工或配合的方式实现。