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延伸拓展

詳情介紹：4.視頻標注需要制作新的數據集，對視頻幀進行標注，所以根據網上一個博主的標注工具進行了一定的修改，實現的功能是在每一幀中將需要標注的區域用鼠標選取4個點，順序是順時針。因為四邊形的范圍更廣，之前的一些人直接標注了矩形，但是在一些仿射變換中，往往矩形的定位效果不好，矩形定位應該比較適合于人臉定位和行人定位之中。視頻標注是人工智能進行模型訓練必不可少的一環。這是將原始的數據變成算法可用數據的過程：原始數據一般通過數據采集獲得，隨后的視頻標注相當于對數據進行加工，然后輸送到人工智能算法和模型里進行調用。“大部分算法在擁有足夠多的普通標注數據的情況下很容易將準確率提升到95%，但從95%再去提升到99%甚至99.9%就需要大量高質量的標注數據。可以說，高質量的數據是制約模型和算法突破瓶頸的關鍵指標。”標注質量為先，而它又與標注人員息息相關。針對專業標注人才培養的流程，他們甚至要跟一些公司建立視頻標注師認證標準，對不同人員評估其標注等級。這符合京東眾智“三擎互驅”的理念：讓專業的人用專業的工具，在嚴謹的工作流程中完成數據的標注，并且由選拔出來的高水平專家進行審核，保證正確率。當下AI解決方案落地速度普遍較慢。“傳統的方式是有AI需求，然后需要先獲取樣本數據進行視頻標注，標注之后再做模型訓練。”但在視頻標注之后如果不滿意，還需要把數據返回重新優化，上述負責人表示，這樣的方式導致從方案確認到落地可能需要 1 個月甚至時間更長。

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