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ai数据标注平台有哪些，ai标注插件谁有

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1，ai标注插件谁有aics4本身就带标注的 ， 你可以用aics4版本的，或者你用cdr标注，然后在保存成ai格式 。不同的ai软件有不同的功能，“aics4/5精简版”就提供了你说的标注功能，其它版本的ai（比如绿化版）没有此功能 。精简版的ai提供了强大的标注功能，与coreldraw和cad一样，可以标注直线竖线角度弧度等多组数据，甚至还可以做多种国际标准规格的一维条形码 。工具的使用方法也很简单：只要选择好标注工具（一组中的任一个）就可以标注相应的数据了，对于标注字体的大小会随着鼠标拖动自己变，只要调到一个满意的大小就可以了
2，人工智能数据标注平台介绍有一个非常形象的比喻——数据是21世纪的石油 。然而，大多数原始数据其实更像原油，并不能直接拿来就用 。特别是在如火如荼的AI领域 ， 更需要先进行数据标注，将原始数据变成算法可用数据 。如果数据是原油 ， 那么数据标注就是把原油提炼为成品油的过程 。数据标注得越精准、对算法模型训练的效果就越好 。大部分算法在拥有足够多普通标注数据的情况下，能够将准确率提升到 95%，但从 95% 再提升到 99% 甚至 99.9% ，就需要大量高质量的标注数据 。可以说 ， 高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标 。事实上，正是由于数据标注的重要性，在AI产业的上游已经形成了一条数据标注产业链 。京东金融也在去年8月推出了专注于人工智能数据标注的科技平台—— 京东众智。京东金融之所以上马京东众智项目，是因为随着公司AI研发的加速推进，急剧增长的数据需求在市场上得不到有效满足 。京东众智 负责人回忆说：“随着业务量的增大 ， 我们在AI开发中需要的数据标注量越来越大 。我们找过很多数据标注公司，但是合作效果都不理想 。这些问题严重拖累了很多项目的开发进度 。痛定思痛，我们决定开发自己的数据标注平台，立项的时间是去年5月 ， 我们只用了三个月时间，就在去年8月上线了京东众智平台 。”京东众智开发团队总结了各类数据标注平台的优点，并针对效率、质量、数据安全等痛点，对症下药——2)场景丰富度:开发了覆盖无人驾驶、智能服务机器人、医疗影像辅助诊断等八大业务场景的一系列专业工具和丰富模板 。3)审核机制: 与业内常见的抽检和一重审核不同，京东众智设置了双重审核机制，针对一些复杂度高的标注任务，甚至会进行第三重审核，以确保最终标注质量 。传统的数据标注行业更像一个劳动密集型产业，主要是靠人工方式对文本、图片、语音、视频等数据进行标注 。京东金融推出Pre-AI快速落地方案，将人工标注和智能标注同步进行——第一步由人工进行少量标注 ， 生成标注样本 。第二步对样本进行建模训练，然后用训练出来的模型进行数据预标注，由人工判断标注是否准确 ， 并反馈结果用于优化算法，直到机器标注的准确率达到99%时 ， 人工完全撤出 。Pre-AI方案明显提高了数据标注平台效率，用一个星期的时间，就能完成传统模式下一个月的标注任务 。对于很多企事业单位来说，在将数据标注外包时 ， 都会担心数据安全问题，尤其是对于政府部门、银行等金融机构来说，数据安全问题至关重要 。为了确保涉密数据、核心数据的安全，京东金融开发了数据与流程分离的DCS架构 。合作企业只要部署一套“众智星”系统，就可以通过调用接口的方式链接到京东众智平台，从而确保数据在不外流的情况下，使用京东众智现有的工具模板、人员体系、流程体系 。京东众智 上线一年来，一位来自银行的客户表示:“过去，我们做一条身份证地址标注，成本是2毛到6毛钱，在京东众智平台上只需要5分钱，而且标注周期缩短为原先的四分之一，质量也明显提高 。”喜悦之情溢于言表 。总结京东众智一年来取得的成绩 ， 京东众智负责人表示：“我们在做京东众智时，选择了一条与业内流行的轻模式截然相反的重模式，别人不提供预打标、人员培训、标注工具、审核机制，我们都提供 。第一年，我们的重点是做好产品、技术和人才体系；未来我们的重点是打造合作生态 。希望在不久的将来，国内大部分的AI公司都可以用我们平台上标注的高质量数据，训练出更优质的模型和算法 。”
3，有哪些好用的数据标注工具先mark，最近在看相关的标注工具及平台视频标注工具vatic，Vatic源自MIT的一个研究项目(Video Annotation Tool from Irvine, California) 。输入一段视频，支持自动抽取成粒度合适的标注任务并在流程上支持接入亚马逊的众包平台Mechanical Turk 。觉醒向量数据标注平台，官网www.awkvector.com ,标注任务挺多的 ， 对接人特别负责挺喜欢官网的文章的，有个讲运营数据标注公司系列的值得看看！目前市面上AI企业通用的都是开源软件，比如labelme、labelImg 。每个软件都有自己独特的优点吧 ， 不过我最近发现了网页版的平台LabelHub，不仅仅有基础的标注功能，特色是独有人员管理体系，真心不错，推荐可以去觉醒向量看看网页链接【ai数据标注平台有哪些，ai标注插件谁有】
4，有没有推荐的数据标注的兼职平台16年还在读大二，因为分期买苹果，导致钱不够用 。在网上找了刷单的兼职 ， 交了钱之后发现不赚钱，后来在宿舍看见同学在电脑上做数据标注，随口问了一句，他说就是一种网络兼职，最开始跟着他做，有不懂的就问同学 。后来又尝试了其他的数据标注 ， 才搞懂数据标注是做什么的 。下面我就介绍几个我做过平台 。《蓝树林》介绍：主要服务于汽车无人驾驶推荐指数：????学习难度：????时薪：10-20结算：每月中旬结算费用：无评价：算我做过最难的之一，培训花了一天，但学会了就能一直做，时薪在10-20元，提升为质检员（质量检查）时薪更高 。————————————————————————————————————《泛函》介绍：人脸识别，车道线，主要用于监控和汽车无人驾驶 。推荐指数：???学习难度：???时薪：10-15结算：2个月左右结算，根据项目大小 。费用：无评价：做起来比较简单 ， 但要不断学习新的项目 。学习教程不是很完善 。结算不是很方便 。————————————————————————————————————《龙猫》介绍：人体抠图，树杈抠图，车道线 ， 主要用于人体识别和汽车无人驾驶 。推荐指数：???学习难度：???时薪：10-15结算：其他费用：无评价：项目种类非常多 ， 但做个15天左右 ， 又要学习新的内容 。工资1000以下 ， 每天只能提现20元 。超过1000以上可以一次性提现，交个人所得税 。————————————————————————————————————《百度》介绍：国内数一数二的数据平台，主要服务与汽车无人驾驶 。推荐指数：???学习难度：???时薪：10-15结算：3个月结算一次 。费用：无评价：因为是大平台导致结算不方便，其他的都还好 。————————————————————————————————————《马达》介绍：主要服务与汽车无人驾驶 。推荐指数：???学习难度：????时薪：10-15结算：每月中旬结算评价：项目要求比较高，导致时薪不是很高 。其他的可以 。————————————————————————————————————忠告：本人还做过其他的平台数据标注，交了某些费用还不结算工资的 。所以要交钱的就不要做 。什么是数据标注这个是IT互联网公司的一个职位 ， 数据标注员就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等 ， 然后对抓取的数据进行整理与标注 。相当于互联网上的”专职编辑“ 。这个岗位工作任务简单的，没什么技术含量 。一、数据标注员是做什么的？首先谈谈什么是数据标注 。数据标注有许多类型，如分类、画框、注释、标记等等，我们会在下面详谈 。要理解数据标注 ， 得先理解AI其实是部分替代人的认知功能 。回想一下我们是如何学习的，例如我们学习认识苹果 ， 那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你 ， 这是一个苹果 。然后以后你遇到了苹果 ， 你才知道这玩意儿叫做“苹果” 。类比机器学习，我们要教他认识一个苹果，你直接给它一张苹果的图片，它是完全不知道这是个啥玩意的 。我们得先有苹果的图片，上面标注着“苹果”两个字 ， 然后机器通过学习了大量的图片中的特征，这时候再给机器任意一张苹果的图片，它就能认出来了 。这边可以顺带提一下训练集和测试集的概念 。训练集和测试集都是标注过的数据，还是以苹果为例子，假设我们有1000张标注着“苹果”的图片，那么我们可以拿900涨作为训练集，100张作为测试集 。机器从900张苹果的图片中学习得到一个模型，然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别，然后我们就能够得到这个模型的准确率了 。想想我们上学的时候 ， 考试的内容总是不会和我们平时的作业一样，也只有这样才能测试出学习的真正效果，这样就不难理解为什么要划分一个测试集了 。我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习 。无监督学习的效果是不可控的，常常是被用来做探索性的实验 。而在实际产品应用中，通常使用的是有监督学习 。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验 。在进行数据标注之前，我们首先要对数据进行清洗，得到符合我们要求的数据 。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等 。具体的数据要求可以和算法人员确认 。常见的数据标注类型1. 分类标注： 分类标注 ， 就是我们常见的打标签 。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合 。如下图 ， 一张图就可以有很多分类 / 标签：成人、女、黄种人、长发等 。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等 。适用：文本、图像、语音、视频应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别2. 标框标注： 机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象 。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来 。适用：图像应用：人脸识别 ， 物品识别3. 区域标注： 相比于标框标注，区域标注要求更加精确 。边缘可以是柔性的 。如自动驾驶中的道路识别 。应用：自动驾驶4. 描点标注： 一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注 。人脸识别、骨骼识别等 。应用：人脸识别、骨骼识别5. 其他标注： 标注的类型除了上面几种常见，还有很多个性化的 。根据不同的需求则需要不同的标注 。如自动摘要 ， 就需要标注文章的主要观点 ， 这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了 。（或则你把它归为分类也是可以的，只是标注主要观点就没有这么客观的标准，如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多 。）哪里能接到此类兼职任务百度能找到很多这类型的网站阿里腾讯百度官方都有这些任务平台腾讯搜活帮 阿里众包 百度众测但是这些平台 好像把任务都交给代理商 让代理上找人做 。官网的价格比代理给的低很多 。甚至有些任务代理有 官网没有 。新手要了解建议先找团队 ， 有人带着做 。5，为什么国内没有一个大的人工智能数据标注平台目前国内的数据标注行业还处于粗放的状态中 ， 虽然披着人工智能的外衣，但是本质上仍然属于劳动密集型产业 。需求决定市场，这种场景的出现在一定程度上也与此前人工智能行业发展的情况有关 。此前，很多AI企业关注的重点主要集中于算法与算力领域，对于数据领域的关注度则很低 。不过，随着AI落地进程的加快，这种状况出现了很大转变 。目前很多企业都意识到了标注数据的重要性，定制化、精细化、高质量、高效率成为了目前AI企业对于数据标注行业的新要求 。要想实现人工智能，我们需要把我们人类的理解和判断教给计算机，让机器拥有人类般的识别能力 。回想一下我们在小的时候是如何认知这个世界的，比如汽车 。当我们第一次见到汽车这个物体时 ， 我们并不知道它叫什么有什么用 。我们的父母会告诉我们，这个东西读作“汽车”，它是这样的形状，并且能够行驶 。类比机器学习 。我们要让机器明白什么是汽车，只能给机器一张汽车的图片，标注出汽车轮廓 ， 并标记上名字“汽车” ， 这个时候机器就能识别出这张图片里的汽车了 。然而，相比如人类，机器并不具备思考与联想的能力 。换一张图片之后，机器可能就识别不出来里面的“汽车”了 。怎么办?这个时候需要给机器大量标注好的图片，让机器找到这些图片里汽车的共同特征，那么以后就可以识别出其他汽车了 。因此 ， 机器学习的过程也是大量学习标注数据的过程，标注数据质量的高低也成为了决定人工智能技术是否落地的关键性因素 。6，AI有什么好用的UI标注工具吗PxCook:（我的评价：4.5星）先说我用过还不错的标注工具，也是我目前在用的工具 。操作形式和MarkMan有些许相似 ， 不过交互体验上高出了一个档次 。主要表现在支持智能的拖放标注，移动设备单位切换等方面上 。并且它是为数不多的PS和Sketch都支持的标注工具 。（所有的对比中，我都尽可能使用同样的图来说明效果 。）优点：成熟：跨平台——支持Windows和Mac成熟2：支持PS和Sketch 。交互特别智能 ， 也方便 ， 一拖一放就标注完了 。相当需要说的一点：对于PSD文件或者Sketch进行了修改之后，PxCook里的标注会自动进行更新，免除了手动操作的过程 。这是后面很多软件没有的 。支持移动设备的多单位切换 。对于应用了图层样式的图层而言，它会忽略图层样式的尺寸 ， 比较符合我们开发人员思路 。对于应用了颜色叠加的文本 ， 标注时候，颜色值首先是正确的 。对于应用了颜色叠加，同时嵌套了组也对组应用了颜色叠加的文本标注颜色值也是正确的 ， 以上两点很重要，因为我发现很多设计师喜欢通过这种方式来修改文本颜色 。缺点：不能支持多个文件同时进行标注 。对于图层样式等信息，不能进行详细查看 。价格：免费Assistor PS:（我的评价：3星）韩国推出的一款综合类设计辅助工具 。其中也提供了标注功能 。其流程为通过控制PS进行标注 ， 类似于插件但并非插件 。可谓开创了自动标注的先河 ， 基本操作就是通过先选中图层，然后在插件面板中点击生成标注，标注会以一个新的图层的方式存在在你的设计稿中 。只不过该软件已许久不在更新和维护了 。ai没有标注工具吧，ps sketch倒是有，蓝湖挺好用的

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