标注工具全面横评

效率与质量齐飞，标注工具全面横评_paddlelabel_迷若烟雨的博客-CSDN博客

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标注的重要性

人工智能的发展过程中，数据、算力、算法缺一不可。目前，深度学习是AI的主流算法，训练数据在深度学习训练中起到重要作用。很多情况下，“大量数据+普通模型”比“小量数据+高级模型”的准确度要高。

 

 

早期的AI数据标注行业是劳动密集型行业，门槛较低，市面上大大小小的供应商良莠不齐，质量和数据精度无法保证。随着竞争的加剧，这一行业的头部企业正在显现。目前国内有竞争力的数据标注企业有已获得3300万元Pre-B轮融资的「龙猫数据」，公司主打众包模式，即通过大量C端的人力在APP上实现数据标注的分包。以及从数据交易转型至数据标注方向，通过积累的销售优势服务企业客户的「数据堂」；还有提供从数据标注到模型训练迭代一站式服务的「倍赛Basic Finder」等。在头部企业的竞争中，标注精度和速度是核心竞争点。多重审核机制和智能标注功能是各大公司的核心竞争力。
此前，供AI训练的数据的标注以人工为主，业界普遍探索依靠技术来提升标注的效率。质量管控系统首先利用自动化培训考核工具选择上岗人员，并根据考试结果分配相应难度的标注内容。此外，在标注过程中，系统会对已标注数据进行交叉审核，被标注数据可在用户自定义的标注池、检查池、抽查池中来回流转，保证最终进入完成池的精确度。除了人工质检，系统还设置算法质检，保障数据服务质量的下限，尽量避免漏题和显而易见的错误。

在标注速度方面，还要利用深度学习的模型辅助标注，降低人工劳动重复率。在标注时，平台的智能识别功能可以对物体边界进行高贴合度的分割，标注者只需要对标注数据进行选点即可框出物体。这一功能能将标注效率提升50%-80%。

本文根据部署平台、上手难易等进行了详细的分析

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