首先创建数据标注项目,登录百度AI平台后新建项目并选择标注类型;接着上传待标注数据,确保格式正确且单次不超过500MB;然后配置标注规范与标签集,定义标签名称、颜色及模板结构;随后执行标注任务,使用内置工具进行多人协作标注并保存结果;最后进入审核流程,审核通过后导出为COCO、VOC等标准格式用于模型训练。
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如果您正在寻找一种高效、准确的方式对图像、文本或语音数据进行标注,以便用于训练机器学习模型,百度AI数据标注平台提供了一套完整的解决方案。以下是使用该平台完成数据标注的具体步骤:
在开始标注之前,需要先在百度AI平台上创建一个数据标注任务,明确标注类型和目标,以便系统分配合适的工具和界面。
1、登录百度AI开放平台,进入“数据标注”服务页面。
2、点击“新建项目”,选择标注类型,如图像分类、目标检测、语义分割或文本标注等。
3、填写项目名称、描述信息,并设置标注人员权限和审核流程。
4、确认后提交项目,等待系统初始化完成。
数据上传是标注流程的基础环节,确保文件格式符合要求可避免后续处理错误。
1、在项目详情页中找到“数据管理”选项,点击“上传数据”。
2、支持批量上传图片、音频、视频或文本文件,单次上传大小不超过500MB。
3、上传过程中请保持网络稳定,避免中断导致数据损坏。
4、上传完成后,系统将自动校验文件格式与完整性。
定义清晰的标注规则有助于提升标注一致性与模型训练效果。
1、进入“标注配置”界面,添加标签名称,例如“行人”、“车辆”、“交通灯”等。
2、为每个标签设置颜色标识,便于视觉区分。
3、若使用多边形标注或关键点标注,需设定模板结构和关键点连接关系。
4、保存标注规范文档并分发给标注团队,确保操作统一。
实际标注过程可通过平台内置工具完成,支持多人协作与进度追踪。
1、从任务列表中领取待标注样本,进入标注编辑器界面。
2、根据标注类型选择对应工具,如矩形框、多边形、折线或点标注。
3、在图像上绘制区域并选择对应标签,系统会自动生成标注数据文件。
4、完成单个样本后点击“保存”,继续下一帧或提交审核。
通过审核机制保障数据质量,最终导出可用于模型训练的标准格式数据。
1、标注完成后,任务自动流转至审核队列,由指定人员检查准确性。
2、审核员可查看原始标注内容,提出修改意见或直接修正错误。
3、审核通过的数据可在“成果管理”中导出,支持COCO、Pascal VOC、JSON等多种格式。
4、点击“导出”按钮,选择存储路径并下载本地用于模型训练。
以上就是如何利用百度AI进行数据标注_百度AI数据标注平台使用教程的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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