数据标注一张图多少钱

【兰图绘】点标注

成图效果：

【兰图绘】成图效果

题主只需要：

第1步：打开内兰图绘

第2步：将容客户数据整理至Excel，点击Excel数据导入：

【兰图绘】数据导入

既可以将数据导入兰图绘，并在地图上生成标注。

目前主流的机器学习类型是深度学习，深度学习需要海量的数据做支撑，这些数据从哪里来，答案是数据标注行业。

数据标注简单来说就是对图像、语音、文本、视频等数据进行拉框、描点等标注操作，以满足机器学习需要的过程。

从事这项工作的职业就是数据标注员。

这是一张普通的图片：

这是经过数据标注后的图片：

上述图片使用的数据标注类型是2D框标注，标注后的图片可以用于自动驾驶领域机器学习。

而数据标注员的工作就是将图片中的行人以及车辆用2D框标出来。

目前数据标注仍然是劳动密集型行业，行业准入门槛较低，标注员的工作技术含量并不高。

不过，随着AI行业商业化落地进程的加快，高质量、场景化、精细化的标注数据集成为了人工智能企业的新需求，数据标注行业也在适应这场变革。

未来，高素质的数据标注员将越来越受到行业的重视。

我目前在车厂无人驾驶部门的职责之一便是研发无人驾驶感知领域语义|全景分割数据集的半自动标注算法再具体一点计算机视觉领域的： 语义分割(Semantic Segmentation) 和 全景分割 (Panoptic Segmentation)https://arxiv.org/pdf/180
1.0086
8.pdf它们或许是数据标注领域成本最高的俩个任务（德国高达100人民币/图）它们的具体定义可以见上图
一、标注任务语义分割: 对图片中每一个像素标注其类别（如：汽车、行人、道路等）全景分割：对于每一个像素，在语义分割的基础上再区分目标instance物体（如：汽车
1、汽车
2、行人5等）
二、标注格式通常标注结果还是存成图片的常见格式（如: png）图片的每一个通道存储不同信息（用数字1-255表示）例如第一通道存储： 该像素所属类别第二通道：如果该像素属于目标物体，他属于第几个instance第三通道：通常是0或1，1表示该像素是可以驾驶的区域，0反之
三、开源数据集Cityscapes（戴姆勒公司、德国马普所、TU Darmstadt）: https://www.cityscapes-dataset.com/Mapillary Vistas (丰田、Lytf等赞助)：https://www.mapillary.com/dataset/vistas?pKey=0_xJqX3-c-KyTb90oG_8HQKitti Dataset (德国KIT和丰田芝加哥研究所): http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php等等可以看到背后都有财团的支持
四、数据集的成本和作用成本：据Cityscapes官方，标注一张该数据集中的语义分割平均需要
1.5小时！！！德国最低工资是9欧元左右/小时因此在德国标注一张语义分割图片的成本超过13欧元（约合100块人民币）！！重要性：深度学习需要大量精细标注的数据作为“燃料”保守L3要能够上路需要至少几百万张标注精细的训练图片人工智能时代，谁拥有数据谁就拥有源源不断的燃料数据集也成为无人驾驶公司和主机厂的兵家必争之地
五、用优化算法节约标注成本手动标注一张语义分割像素级别的图片平均需要
1.5小时有没有什么更智能的办法提高标注效率呢？专注于优化算法的 @运筹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标注软件的一般流程是：标注者输入交互信息-算法自动标注-标注者修改-算法标注直到标注者满意为止图像分割优化算法结合深度学习CNN便可以达到相较于精细标注95%的精度

图片拉框标注是标注员工作。

标注员的工作是：教人工智能自主识别卫星图像。要想实现人工智能，需要数据标注员标注大量数据供计算机学习。

计算机本身并不会识别事物，需要不断进行学习才能部分实现人的认知功能。例如，要学会如何辨认房屋，就需要数据标注员将影像中的房屋标注出来，计算机通过学习大量的、不同形态的有房屋特征的图像，才能实现自主辨认识别。

数据标注是一个精细活。首先要将卫星传回的影像进行拼接，删去重叠的部分，合成一张完整图像。数据标注员分工将道路、房屋、河流、地面等信息勾画出来。不同角度、不同场景、不同形态下的事物都需要一一标注，这样才可以给人工智能提供详实的样本。

数据标注类型

1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。

2、标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。

3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。

在不侵权他人的情况下不违法。不以盈利为目的，不恶意中伤他人的不属于侵犯隐私权和肖像权。标注员的工作是：教人工智能自主识别卫星图像。要想实现人工智能，需要数据标注员标注大量数据供计算机学习。计算机本身并不会识别事物，需要不断进行学习才能部分实现人的认知功能。例如，要学会如何辨认房屋，就需要数据标注员将影像中的房屋标注出来，计算机通过学习大量的、不同形态的有房屋特征的图像，才能实现自主辨认识别。数据标注是一个精细活。首先要将卫星传回的影像进行拼接，删去重叠的部分，合成一张完整图像。数据标注员分工将道路、房屋、河流、地面等信息勾画出来。不同角度、不同场景、不同形态下的事物都需要一一标注，这样才可以给人工智能提供详实的样本。数据标注类型：
1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。
2、标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。
3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。

标注员的工作是：教人工智能自主识别卫星图像。要想实现人工智能，需要数据标注员标注大量数据供计算机学习。

计算机本身并不会识别事物，需要不断进行学习才能部分实现人的认知功能。例如，要学会如何辨认房屋，就需要数据标注员将影像中的房屋标注出来，计算机通过学习大量的、不同形态的有房屋特征的图像，才能实现自主辨认识别。

数据标注是一个精细活。首先要将卫星传回的影像进行拼接，删去重叠的部分，合成一张完整图像。数据标注员分工将道路、房屋、河流、地面等信息勾画出来。不同角度、不同场景、不同形态下的事物都需要一一标注，这样才可以给人工智能提供详实的样本。

数据标注类型

1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。

2、标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。

3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。

以上内容参考：

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