数据标注如何应用在机器人学习中

数据标注是计算机视觉的核心。它可以帮助用机器学习算法训练的机器看到和理解。本文将从什么是数据标注开始，并详细介绍它的两个重要组成部分——对象检测和分类。它还将讨论标注方法，并为您提供一个关于在一个好的注释软件中寻找什么的清单。阅读本文后，您将了解数据标注对于机器学习的重要性。

什么是数据标注？

访问机器学习训练数据对于提高 AI 准确性至关重要。在机器学习中，数据标注是检测原始数据（即图像、视频、文本文件等）并对其进行标记的过程。标签，即标签是赋予数据意义和上下文的标识符。这就是帮助机器学习模型从中学习的原因。换句话说，数据标注是基于人工智能和机器学习原理为视觉感知模型创建训练数据的过程。

机器学习模型

根据机器学习模型的运作方式，分为三类：

§ 监督学习

§ 无监督学习

§ 强化学习

大多数常见的 ML 模型采用监督学习，为了使监督学习工作，我们需要一个标记数据集来帮助模型基于它进行学习并做出正确的决策。换句话说，带注释的图像用于训练 ML 算法，以便后者学习并做出准确的预测。

对象识别和分类

当涉及到对象识别和分类时，这就是人类（即标注员）介入的地方，获取未标记的原始数据并为它们提供有意义的上下文，即标签。这是为了帮助机器识别自然环境中的物体。机器就像孩子，您通过向孩子精确定位这些对象来不断告诉孩子这个或那个对象是什么的方式，与您使用数据标注软件在图像上勾勒出图像上的对象的方式相同，ML 模型可以学习并提高其预测的准确性。

这些标记工具配备了专为标注员设计的功能，可以在图像上勾勒出对象并对它们进行分类。你会注意到，物体识别并不是图像标注的唯一目标；一旦对象在图像上勾勒出来，就需要对它们进行分类。图像中可以捕捉到许多物体，使机器难以区分它们。这就是为什么图像上勾勒出的对象也应该被标记的原因。告诉机器图像中有两个对象是不够的，您还需要告诉每个对象是什么。

特别是如果图像中的两个对象具有相同的维度，则对象检测和分类都至关重要。例如，拍摄停在街道上一棵树旁的汽车的图像。除非标记者标记该图片中的对象，“汽车”、“树”、“街道”，否则模型稍后将无法从图像中提取任何信息，  因此能够从中学习。换句话说，它不能接受训练并做出预测。这就是运行在该 ML 算法上的机器学习观察和理解的方式。在接受这一特定过程的训练之前，自动驾驶汽车、机器人和自动飞行器将无法识别这些物体并直接撞到它们。

数据标注方法

有多种方法可以构建和标记数据。您可以拥有一个内部注释者团队来处理您的项目或聘请第三方标签服务。这完全取决于您的项目规模、您需要注释的数据集以及您的财务资源。如果您将标注服务外包，请确保聘请了解您所在行业的团队。另外，您需要一个标注软件。

有许多标注工具。其中一些只是提供了一个标注平台，供您在其上标注数据。有些提供数据标注服务，这意味着他们获取您的数据，自己对其进行标注，然后将标记数据集交给您以训练您的模型。还有一些提供平台和服务。然而，哪个是最好的工具取决于您的用例。但是，选择适合您的 CV 项目的标注工具的标准很简单。所有工具都可以完成工作。您需要一个能够快速完成而不影响标注质量的人。

标注平台

在大多数标注平台上，您可以创建训练数据、自动为预定义类添加标注并查看现有注释。在少数其他平台上，您还可以训练、迭代、增强和部署 CV 模型。在选择过程中，您需要选择一个具有用户友好界面的平台。除非它提供的所有内容都可以直观地访问，否则拥有功能丰富的虎钳软件是不够的。与几个软件供应商预订演示，看看哪一个符合标准。这是您在任何平台上都需要寻找的漂亮脸蛋：

§ 自动化功能：  软件是否集成了自动化功能，为您节省标注时间。如果有，这些特点是什么？它们是否允许标签过程和质量保证的自动化？

§ 丰富的工具集：查看编辑器及其包含的功能。大多数编辑器都包含一个边界框和多边形，用于勾勒图像上的对象。例如，检查他们是否有旋转框，以防您的数据包含需要该功能的图像。

§ 预标注：询问软件是否具有预标注功能，以防您需要导入之前在其他工具上完成的标注。

标注服务提供者

在标注服务市场，你可以搜索和测试几个数据标注公司，从价格、技能和质量上选择适合你的团队。如果您正在运行一个大型项目，您可以管理与您合作的团队并跟踪他们的进度、速度和标注质量。但这不是一个常见的功能。一些数据标注平台只是提供了工具。所以你确实需要去那里搜索团队，除非你自己在做你的项目。然而，有标注服务提供商拥有接管任何项目的工具和团队。

结论

在这篇文章中，我们介绍了什么是数据标注、它如何在机器学习中使用、有哪些方法以及在任何标注软件中寻找什么。简而言之，用于训练机器学习模型的标记数据集是您的基本事实。因此，经过训练的模型的准确性将取决于数据集的标记程度。数据必须围绕有助于 ML 模型将数据组织成模式以获得所需结果的特征进行标记。用于识别这些特征的标签必须具有信息性和描述性，以便生成高质量的算法。这就是您需要了解的有关数据标记及其与机器学习的关系的全部信息。