隨著人工智能和大數(shù)據技術的發(fā)展,數(shù)據標注行業(yè)也迎來了飛速發(fā)展,其中與計算機視覺相關的標注數(shù)據需求量大,受關注程度很高,因此需要大量的數(shù)據標注工程師從事數(shù)據標注的工作。曠視依托自己開發(fā)的Data++數(shù)據標注平臺,以圖文并茂的方式編寫了本書,目的是指導數(shù)據標注人員科學、正確地進行數(shù)據標注操作。本書將會介紹人工智能的發(fā)展概況、標注行業(yè)發(fā)展的前景、數(shù)據標注的理論知識及利用曠視Data++數(shù)據標注平臺進行數(shù)據標注的基本操作流程,講解計算機視覺中的數(shù)據標注工具,如通用標注工具、檢測標注工具、識別標注工具及其他標注工具。
本書適合算法工程師、數(shù)據標注工程師、數(shù)據標注公司相關從業(yè)人員閱讀,也適合高等院校計算機、人工智能、大數(shù)據專業(yè)的師生學習,還可作為高職、中職院校和培訓學校的教材。
曠視高級副總裁曹志敏、曠視 Data++業(yè)務總經理李璟、曠視科技資深副總裁任志偉、曠視科技COO徐云程聯(lián)合推薦
本書彩色印刷,針對圖像和視頻數(shù)據標注的方法和技巧,以清晰的彩色插圖和詳細的文字,全面講解了數(shù)據標注的操作方法
本書是由人工智能行業(yè)獨角獸曠視科技公司專家領銜編寫,內容在行業(yè)的口碑、專業(yè)程度以及影響力方面都值得信賴。
曠視Data++(曠視科技數(shù)據業(yè)務團隊)憑借在AI領域的技術積累,在計算機視覺、自然語言處理、智能語音及自動駕駛等領域,為客戶提供數(shù)據咨詢服務,數(shù)據生產、清洗、標注和業(yè)務數(shù)字化的整合解決方案。團隊自研的“曠視Data++數(shù)據服務平臺”,立足于數(shù)據服務全生命周期管理,旨在解決人工智能行業(yè)發(fā)展過程中面臨的各種數(shù)據困境。通過管理、工具以及算法等多種手段,在效率和質量上均可達到行業(yè)領先水平。
目 錄
第1章 人工智能的發(fā)展概況 1
1.1 人工智能的誕生與初興 2
1.2 人工智能的復興與計算機視覺的初露端倪 4
1.3 數(shù)據被重視,人工智能崛起 4
第2 章 數(shù)據標注行業(yè)的國內現(xiàn)狀與未來展望 7
2.1 國內數(shù)據標注行業(yè)的現(xiàn)狀 8
2.2 數(shù)據標注工程師簡介 9
2.3 數(shù)據標注行業(yè)的發(fā)展前景 12
第3 章 人工智能治理 15
3.1 人工智能的可持續(xù)發(fā)展 16
3.2 數(shù)據是AI治理的第一道防火墻 17
3.3 數(shù)據服務產業(yè)是AI治理落地的試驗田 17
3.3.1 數(shù)據來源的合法合規(guī)問題 18
3.3.2 技術的安全性 19
3.3.3 問責機制 20
3.4 曠視,AI發(fā)展與治理雙輪驅動 20
第4章 數(shù)據標注服務產品及曠視Data++數(shù)據標注平臺 23
4.1 數(shù)據標注服務產品 24
4.2 數(shù)據服務標注平臺流程 26
4.2.1 創(chuàng)建項目 26
4.2.2 數(shù)據上傳 27
4.2.3 項目發(fā)布 27
4.2.4 項目交付 28
4.3 曠視Data++數(shù)據標注平臺 28
4.3.1 用戶注冊 29
4.3.2 標注操作流程 31
第5章 通用標注工具 35
5.1 行人屬性篩選 36
5.1.1 行人屬性篩選定義 36
5.1.2 行人屬性篩選工具介紹 37
5.1.3 行人屬性篩選分類 39
5.1.4 標注注意事項 43
5.1.5 標注難點 46
5.1.6 實際中的應用 46
5.1.7 思考與討論 48
5.1.8 行人屬性篩選工具現(xiàn)狀及展望 48
5.1.9 小結 50
5.2 屬性標注 50
5.2.1 屬性標注工具介紹 50
5.2.2 標注內容 52
5.2.3 標注方法 53
5.2.4 標注難點 54
5.2.5 生活中的應用 56
5.2.6 屬性標注在Objects365中的應用 57
5.2.7 小結 59
5.3 框+屬性 59
5.3.1 “框+屬性”工具介紹 60
5.3.2 標注方法 61
5.3.3 標注難點 64
5.3.4 生活中的應用 66
5.3.5 小實驗 67
5.3.6 小結 67
5.4 多邊形+屬性 68
5.4.1 多邊形+屬性工具介紹 68
5.4.2 標注標準 70
5.4.3 標注難點 74
5.4.4 “多邊形+屬性”工具在生活中的應用 75
5.4.5 小結 76
第6章 檢測標注工具 79
6.1 人臉8點 80
6.1.1 人臉關鍵點檢測定義 80
6.1.2 人臉8點工具介紹 81
6.1.3 標注方法 83
6.1.4 標注難點 84
6.1.5 生活中的應用 90
6.1.6 小實驗 92
6.1.7 人臉8點工具現(xiàn)狀及展望 92
6.1.8 小結 93
6.2 人體骨骼點 94
6.2.1 人體骨骼點14點定義 94
6.2.2 人體骨骼點工具介紹 95
6.2.3 標注方法 97
6.2.4 標注難點 99
6.2.5 生活中的應用 101
6.2.6 人體骨骼點工具現(xiàn)狀及未來展望 104
6.2.7 小結 104
6.3 手部關鍵點 105
6.3.1 手部關鍵點21點定義 105
6.3.2 手部關鍵點標注工具介紹 107
6.3.3 標注方法 108
6.3.4 標注難點 110
6.3.5 手部關鍵點標注提升方法 114
6.3.6 生活中的應用 115
6.3.7 手部關鍵點工具現(xiàn)狀及展望 117
6.3.8 小結 118
第7章 識別標注工具 121
7.1 一人所屬照片清洗 122
7.1.1 一人所屬照片清洗工具介紹 122
7.1.2 標注方法 124
7.1.3 標注難點 129
7.1.4 一人所屬照片清洗工具在生活中的應用 131
7.1.5 照片清洗工具現(xiàn)狀 133
7.1.6 小實驗 134
7.1.7 小結 134
7.2 行人重識別 135
7.2.1 行人重識別合并標注工具介紹 135
7.2.2 標注方法 142
7.2.3 標注難點 147
7.2.4 生活中的應用 151
7.2.5 行人重識別技術現(xiàn)狀與發(fā)展 152
7.2.6 小結 152
第8章 其他標注工具 155
8.1 視頻人臉8點 156
8.1.1 視頻人臉8點工具介紹 157
8.1.2 標注方法 159
8.1.3 生活中的應用 161
8.1.4 視頻人臉8點工具的現(xiàn)狀與發(fā)展 164
8.1.5 小結 165
8.2 人臉3D朝向 165
8.2.1 人臉3D朝向工具 165
8.2.2 人臉3D朝向工具介紹 166
8.2.3 標注方法 167
8.2.4 標注難點 170
8.2.5 生活中的應用 170
8.2.6 人臉3D朝向工具現(xiàn)狀與展望 171
8.2.7 小結 172
8.3 精細分割 173
8.3.1 人像摳圖工具介紹 173
8.3.2 標注方法 176
8.3.3 標注難點 185
8.3.4 生活中的應用 186
8.3.5 精細分割標注工具的現(xiàn)狀與發(fā)展 187
8.3.6 小結 188
聲明 189