【蘭圖繪】點標注

成圖效果：

【蘭圖繪】成圖效果

題主只需要：

第1步：打開內蘭圖繪

第2步：將容客戶數據整理至Excel，點擊Excel數據導入：

【蘭圖繪】數據導入

既可以將數據導入蘭圖繪，并在地圖上生成標注。

目前主流的機器學習類型是深度學習，深度學習需要海量的數據做支撐，這些數據從哪里來，答案是數據標注行業(yè)。

數據標注簡單來說就是對圖像、語音、文本、視頻等數據進行拉框、描點等標注操作，以滿足機器學習需要的過程。

從事這項工作的職業(yè)就是數據標注員。

這是一張普通的圖片：

這是經過數據標注后的圖片：

上述圖片使用的數據標注類型是2D框標注，標注后的圖片可以用于自動駕駛領域機器學習。

而數據標注員的工作就是將圖片中的行人以及車輛用2D框標出來。

目前數據標注仍然是勞動密集型行業(yè)，行業(yè)準入門檻較低，標注員的工作技術含量并不高。

不過，隨著AI行業(yè)商業(yè)化落地進程的加快，高質量、場景化、精細化的標注數據集成為了人工智能企業(yè)的新需求，數據標注行業(yè)也在適應這場變革。

未來，高素質的數據標注員將越來越受到行業(yè)的重視。

我目前在車廠無人駕駛部門的職責之一便是研發(fā)無人駕駛感知領域語義|全景分割數據集的半自動標注算法再具體一點計算機視覺領域的： 語義分割(Semantic Segmentation) 和 全景分割 (Panoptic Segmentation)https://arxiv.org/pdf/180
1.0086
8.pdf它們或許是數據標注領域成本最高的倆個任務（德國高達100人民幣/圖）它們的具體定義可以見上圖
一、標注任務語義分割: 對圖片中每一個像素標注其類別（如：汽車、行人、道路等）全景分割：對于每一個像素，在語義分割的基礎上再區(qū)分目標instance物體（如：汽車
1、汽車
2、行人5等）
二、標注格式通常標注結果還是存成圖片的常見格式（如: png）圖片的每一個通道存儲不同信息（用數字1-255表示）例如第一通道存儲： 該像素所屬類別第二通道：如果該像素屬于目標物體，他屬于第幾個instance第三通道：通常是0或1，1表示該像素是可以駕駛的區(qū)域，0反之
三、開源數據集Cityscapes（戴姆勒公司、德國馬普所、TU Darmstadt）: https://www.cityscapes-dataset.com/Mapillary Vistas (豐田、Lytf等贊助)：https://www.mapillary.com/dataset/vistas?pKey=0_xJqX3-c-KyTb90oG_8HQKitti Dataset (德國KIT和豐田芝加哥研究所): http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php等等可以看到背后都有財團的支持
四、數據集的成本和作用成本：據Cityscapes官方，標注一張該數據集中的語義分割平均需要
1.5小時！??！德國最低工資是9歐元左右/小時因此在德國標注一張語義分割圖片的成本超過13歐元（約合100塊人民幣）！！重要性：深度學習需要大量精細標注的數據作為“燃料”保守L3要能夠上路需要至少幾百萬張標注精細的訓練圖片人工智能時代，誰擁有數據誰就擁有源源不斷的燃料數據集也成為無人駕駛公司和主機廠的兵家必爭之地
五、用優(yōu)化算法節(jié)約標注成本手動標注一張語義分割像素級別的圖片平均需要
1.5小時有沒有什么更智能的辦法提高標注效率呢？專注于優(yōu)化算法的 @運籌OR帷幄以下略探12：
1. ScribbleSup: Scribble-Supervised Convolutional Networks for ...
2. Weakly-and Semi-Supervised Panoptic Segmentation
3. Fast Interactive Object Annotation With Curve-GCN標注軟件的一般流程是：標注者輸入交互信息-算法自動標注-標注者修改-算法標注直到標注者滿意為止圖像分割優(yōu)化算法結合深度學習CNN便可以達到相較于精細標注95%的精度

圖片拉框標注是標注員工作。

標注員的工作是：教人工智能自主識別衛(wèi)星圖像。要想實現人工智能，需要數據標注員標注大量數據供計算機學習。

計算機本身并不會識別事物，需要不斷進行學習才能部分實現人的認知功能。例如，要學會如何辨認房屋，就需要數據標注員將影像中的房屋標注出來，計算機通過學習大量的、不同形態(tài)的有房屋特征的圖像，才能實現自主辨認識別。

數據標注是一個精細活。首先要將衛(wèi)星傳回的影像進行拼接，刪去重疊的部分，合成一張完整圖像。數據標注員分工將道路、房屋、河流、地面等信息勾畫出來。不同角度、不同場景、不同形態(tài)下的事物都需要一一標注，這樣才可以給人工智能提供詳實的樣本。

數據標注類型

1、分類標注：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標簽：成人、女、黃種人、長發(fā)等。對于文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。

2、標框標注：機器視覺中的標框標注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。

3、區(qū)域標注：相比于標框標注，區(qū)域標注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。

在不侵權他人的情況下不違法。不以盈利為目的，不惡意中傷他人的不屬于侵犯隱私權和肖像權。標注員的工作是：教人工智能自主識別衛(wèi)星圖像。要想實現人工智能，需要數據標注員標注大量數據供計算機學習。計算機本身并不會識別事物，需要不斷進行學習才能部分實現人的認知功能。例如，要學會如何辨認房屋，就需要數據標注員將影像中的房屋標注出來，計算機通過學習大量的、不同形態(tài)的有房屋特征的圖像，才能實現自主辨認識別。數據標注是一個精細活。首先要將衛(wèi)星傳回的影像進行拼接，刪去重疊的部分，合成一張完整圖像。數據標注員分工將道路、房屋、河流、地面等信息勾畫出來。不同角度、不同場景、不同形態(tài)下的事物都需要一一標注，這樣才可以給人工智能提供詳實的樣本。數據標注類型：
1、分類標注：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標簽：成人、女、黃種人、長發(fā)等。對于文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。
2、標框標注：機器視覺中的標框標注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。
3、區(qū)域標注：相比于標框標注，區(qū)域標注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。

標注員的工作是：教人工智能自主識別衛(wèi)星圖像。要想實現人工智能，需要數據標注員標注大量數據供計算機學習。

計算機本身并不會識別事物，需要不斷進行學習才能部分實現人的認知功能。例如，要學會如何辨認房屋，就需要數據標注員將影像中的房屋標注出來，計算機通過學習大量的、不同形態(tài)的有房屋特征的圖像，才能實現自主辨認識別。

數據標注是一個精細活。首先要將衛(wèi)星傳回的影像進行拼接，刪去重疊的部分，合成一張完整圖像。數據標注員分工將道路、房屋、河流、地面等信息勾畫出來。不同角度、不同場景、不同形態(tài)下的事物都需要一一標注，這樣才可以給人工智能提供詳實的樣本。

數據標注類型

1、分類標注：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據對應的標簽，是封閉集合。如下圖，一張圖就可以有很多分類/標簽：成人、女、黃種人、長發(fā)等。對于文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。

2、標框標注：機器視覺中的標框標注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。

3、區(qū)域標注：相比于標框標注，區(qū)域標注要求更加精確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。

以上內容參考：

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