数据标注的主要类型
数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。
图像标注:图像标注是对未经处理的图片数据进行加工处理,转换为机器可识别信息,然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。
语音标注:语音标注是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来,再进行转写或者合成,标注后的数据主要被用于人工智能机器学习,使计算机可以拥有语音识别能力。常见的语音标注类型有ASA语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判断、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。
3D点云标注:点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息,包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等,是一种多维度的复杂数据集合。3D点云数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息,并且不容易受到光照强度变化和其他物体遮挡等影响,可以很好地了解机器的周围环境。常见的3D点云标注类型有3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。
文本标注:文本标注是对文本进行特征标记的过程,对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签,通过标注好的训练数据,我们可以教会机器如何来识别文本中所隐含的意图或者情感,使机器可以更好地理解语言。常见的文本标注有ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。
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