如何选择数据标注工具?

　　您已经完成了大量原始数据的收集，现在您想将这些数据输入到人工智能 (AI) 系统中，以便它们可以进行类似人类的活动。问题是这些机器只能根据您为数据集定义的参数运行。弥合样本数据和人工智能/机器学习之间差距的方法是数据标注。

　　人类数据标注者进入原始数据集合并生成类别、标签和其他描述性组件，以便机器可以解释信息并对其采取行动。

　　人工智能和机器学习中使用的带标注的原始数据通常由数字数据和字母文本组成，但也可以对照片和音频/视觉元素实施数据标注。

　　以下是选择最佳数据标注工具的标准：

　　效率：

　　深度学习程序员现在可以使用各种照片。由于标注本质上是手动的，图片标记可能会消耗大量的时间和资源。

　　寻找能够尽快进行手动标注的工具。内容包括易于使用的用户界面 (UI)、热键支持和其他可节省时间并提高标注质量的功能。

　　功能：

　　标签可能因手头的工作而异。例如，在分类中，它需要一个标签，明确指定给定图像的类别。

　　检测物体是计算机视觉中一个更复杂的问题。在标注方面，每个对象都需要一个类名以及一组用于指定特定项目在图像内定位的边界框的坐标。一个类名和一个像素级掩码，其中包含语义分割所需的项目的轮廓。

　　因此，根据您正在处理的问题，您应该拥有一个包含您想要的所有功能的标注工具。作为一般规则，拥有可以标注图像的工具对所有计算机视觉活动都是有益的。