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使用VOC2007标注好的数据集，算法是物体检测YOLOv3_Darknet53。数据集标注了head、hand、person等标注对象，person标注框包含了head等标注框。在训练时，无法检测出head等目标对象。
为了获得更好的模型，标注的数据越多，训练所得的模型质量更佳。正因为如此，数据标注的工作显得有点繁重枯燥，数据多，工作重复。ModelArts主打是一个易用、好用的AI平台，想AI开发者所想，智能标注功能，一键解决人工标注的烦恼。
查看任务进度: 点击资产链接，可查看发布至AI Gallery的数据集。
#### 开始标注 1. 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 2. 在数据集列表中，基于“标注类型”选择需要进行标注的数据集，单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 3.
ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面视频标注标注作业详情页中，展示了此数据集中“未标注”和“已标注”的视频。在“未标注”页签左侧视频列表中，单击目标视频文件，打开标注页面。
您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注，或对任务启动智能标注添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。标注作业支持的数据类型对于不同类型的数据集，用户可以选择不同的标注任务，当前ModelArts支持如下类型的标注任务。
团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。针对启用团队标注功能的数据标注任务，支持创建团队标注任务，将标注任务指派给不同的团队，由多人完成标注任务。
该API属于ModelArts服务，描述: 启动团队标注任务。接口URL: "/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}"
音频标注选择未标注音频。在“数据标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频，在页面右侧进行标注。图1 音频标注添加标注。
使用 ModelArts标注的数据，如何导出？我们使用自动学习功能中的标注功能，标注了数据，但在指定的数据集目录中，目录都是空的，看不到任何数据文件，这个正常吗？哪里可以找到标注文件？
LabelMe 是一个用于在线图像标注的 Javascript 标注工具。与传统图像标注工具相比，其优势在于我们可以在任意地方使用该工具。此外，它也可以帮助我们标注图像，不需要在电脑中安装或复制大型数据集。
请问，ModelArts的图像标注功能，多标签标注的应用是和YOLO的WordTree方式一样的吗？如果是，在训练时如何构建、使用tree呢？
然而标记样本通常是代价比较大的，比如海量标注需要耗费大量时间和人力（海量的语料和图像标注）；又比如一些数据需要领域内的专家来进行人工标注（一家数据驱动的医疗公司有很多MRI扫描，他们需要聘请一位专家来帮助他们解释这些扫描），这样数据标注便成了人工智能算法商用的一个难题。
人们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注，项目源代码已经开源：https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool Labelme 可以完成以下几个主要任务： 对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（
等选择数据处理，在选择分类等，数据处理类型，选择数据集的输入与输出等选择场景以及数据处理类型创建完成数据标注现今大多数人工智能算法依旧是依赖监督学习，所以数据标注非常重要1，标注任务分类（与实际场景密切相关），比如，图像分类标注，目标检测标注，图像分割标注，点云标注ModelArts
然而标记样本通常是代价比较大的，比如海量标注需要耗费大量时间和人力（海量的语料和图像标注）；又比如一些数据需要领域内的专家来进行人工标注（一家数据驱动的医疗公司有很多MRI扫描，他们需要聘请一位专家来帮助他们解释这些扫描），这样数据标注便成了人工智能算法商用的一个难题。
如下图，可在提示在标注中的大概进度吗？如已完成多少，这样也能大概知道进展情况，不用傻傻的等。
将词汇按照他们的词性（POS）分类以及相应的标注它们的过程被称作为词性标注（POS tagging），简称为标注。词性也被称为词类或词汇范畴。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集，我们本章的重点是利用标记和自动标注文本。
RLE格式分割标注文件格式转换【以Airbus Ship Detection Challenge为例】 1.Airbus Ship Detection Challenge url: https://www.kaggle.com/competitions/airbus-ship-detection
需要安装的包： labelme scipy1.0.0版本 pyqt5 旋转最大的难点在于旋转后，需要对标注的点重新计算，保证标注的坐标不出现错乱。
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