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延伸拓展

詳情介紹：4.視頻標注需要制作新的數(shù)據(jù)集，對視頻幀進行標注，所以根據(jù)網(wǎng)上一個博主的標注工具進行了一定的修改，實現(xiàn)的功能是在每一幀中將需要標注的區(qū)域用鼠標選取4個點，順序是順時針。因為四邊形的范圍更廣，之前的一些人直接標注了矩形，但是在一些仿射變換中，往往矩形的定位效果不好，矩形定位應該比較適合于人臉定位和行人定位之中。視頻標注是人工智能進行模型訓練必不可少的一環(huán)。這是將原始的數(shù)據(jù)變成算法可用數(shù)據(jù)的過程：原始數(shù)據(jù)一般通過數(shù)據(jù)采集獲得，隨后的視頻標注相當于對數(shù)據(jù)進行加工，然后輸送到人工智能算法和模型里進行調(diào)用?！按蟛糠炙惴ㄔ趽碛凶銐蚨嗟钠胀俗?shù)據(jù)的情況下很容易將準確率提升到95%，但從95%再去提升到99%甚至99.9%就需要大量高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)。可以說，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是制約模型和算法突破瓶頸的關(guān)鍵指標?！睒俗①|(zhì)量為先，而它又與標注人員息息相關(guān)。針對專業(yè)標注人才培養(yǎng)的流程，他們甚至要跟一些公司建立視頻標注師認證標準，對不同人員評估其標注等級。這符合京東眾智“三擎互驅(qū)”的理念：讓專業(yè)的人用專業(yè)的工具，在嚴謹?shù)墓ぷ髁鞒讨型瓿蓴?shù)據(jù)的標注，并且由選拔出來的高水平專家進行審核，保證正確率。當下AI解決方案落地速度普遍較慢?！皞鹘y(tǒng)的方式是有AI需求，然后需要先獲取樣本數(shù)據(jù)進行視頻標注，標注之后再做模型訓練?！钡谝曨l標注之后如果不滿意，還需要把數(shù)據(jù)返回重新優(yōu)化，上述負責人表示，這樣的方式導致從方案確認到落地可能需要 1 個月甚至時間更長。

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