數據標註的主要類型
數據標註的主要類型有圖像標註、語音標註、三維點雲標註和文本標註。
l？圖像註釋
圖像標註是將未經處理的圖像數據進行處理，轉化為機器可讀的信息，然後輸送給人工智能算法和模型，完成調用。
常見的圖像標註方法包括語義分割、矩形框標註、多邊形標註、關鍵點標註、點雲標註、三維立方體標註、2D/三維融合標註、目標跟蹤等。
l？語音註釋
語音標註是指標註者先將語音中包含的文本信息和各種聲音“提取”出來，然後轉錄或合成。標記後的數據主要用於人工智能機器學習，使計算機具備語音識別能力。
常見的語音標註類型有ASA註音、語音切割、語音清洗、情感判斷、聲紋識別、音素標註、韻律標註、發音校對等。
l？3D點雲標註
點雲數據是多維復雜數據集，壹般由激光雷達等三維掃描設備獲取，包括XYZ位置信息、RGB顏色信息和強度信息。
三維點雲數據可以提供豐富的幾何、形狀和尺度信息，並且不易受光照強度和其他物體變化的影響，因此可以很好地了解機器的周圍環境。
常見的3D點雲標註類型有3D點雲目標檢測標註、3D點雲語義分割標註、2D3D融合標註、點雲連續幀標註。
l？文本註釋
文本標註是對文本進行特征標註的過程，用語義、成分、上下文、目的、情感等特定數據進行標註。通過標註好的訓練數據，我們可以教會機器如何識別文本中隱含的意圖或情感，讓機器更好地理解語言。
常見的文本標註包括ocr音譯、詞性標註、命名實體標註、句子概括、情感分析、句子寫作、槽提取、意圖匹配、文本判斷、文本匹配、文本信息提取、文本清洗、機器翻譯等。
數據註釋的重要性
在人工智能的發展中，數據壹直被視為其“血液”。數據標註是人工智能算法有效運行的關鍵。要實現人工智能，計算機首先要學會理解，具備判斷事物的能力。數據標註的過程就是通過人工標註，為機器系統提供大量的學習樣本。數據標註就是對需要機器識別和區分的數據進行標註，然後讓計算機不斷學習這些數據的特征，最終實現計算機的自主識別。
可以說，數據決定了AI的落地程度，精準的數據集產品和高度定制化的數據服務是各大企業所看重的。
京聯文科技|數據收集|數據標註
助力人工智能技術，賦能傳統行業智能轉型升級。