启用智能辅助标注、使用快捷键、配置标签模板、协同标注和自动化质检可提升腾讯AI平台标注效率。首先开启AI预标注功能,选择合适模型实现自动识别;接着通过快捷键如A、D、Delete提高操作速度;然后在标签管理中导入标准标签并绑定快捷方式;再分配多人协作任务以并行处理数据;最后运行自动化质检确保数据质量,完成COCO等格式导出。
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如果您需要在腾讯AI图像标注平台上高效地完成大量数据的标注任务,可能会遇到手动操作耗时过长、效率低下的问题。通过结合平台提供的智能功能和优化工作流程,可以显著提升标注速度。以下是实现快速打标的具体方法:
利用平台内置的AI模型对图像进行预标注,能大幅减少人工绘制边框或标记点的工作量。系统会基于已有的训练模型自动识别并框选出图像中的常见物体。
1、创建新项目后,在“标注配置”页面找到“智能辅助”或“AI预标注”选项并开启。
2、选择适用于当前数据类型的预置模型,例如人脸检测、物体检测或语义分割模型。
3、上传待标注图片,系统将在后台自动运行推理,并生成初步标注结果。
4、进入标注界面后,您只需对AI生成的结果进行核验和微调,重点关注漏标或误标区域,无需从零开始绘制。
熟练掌握键盘快捷键可以避免频繁切换鼠标与工具栏,从而加快单张图像内的多目标处理速度。
1、在标注过程中,使用“A”键快速选中下一个未处理的标注建议框。
2、按“D”键确认并接受当前AI推荐的标注框,系统会自动跳转至下一个候选目标。
3、若需删除错误建议,可直接按“Delete”键移除当前高亮框体。
4、通过“Ctrl+Z”执行撤销操作,及时修正误操作以保持数据一致性。
预先定义统一的标签结构可防止重复输入和命名混乱,确保团队协作时的数据规范性。
1、在项目设置阶段点击“标签管理”,进入标签编辑模式。
2、批量导入标准标签列表,支持JSON或CSV格式文件上传。
3、为每个标签设定专属颜色和快捷键,例如将“行人”设为红色并绑定数字键“1”。
4、保存模板后,在后续项目中可直接调用该配置,避免重复设置所造成的时间浪费。
对于大规模数据集,分配不同人员负责不同批次的图片标注,能够成倍提升整体处理效率。
1、在项目成员管理中添加团队账号,并分配相应的标注权限。
2、将数据集划分为多个子任务包,指派给不同的标注员并设定截止时间。
3、启用“实时进度看板”功能,监控每位成员的工作量和完成状态。
4、所有标注结果将自动汇总至中央数据库,支持跨终端同步与版本控制。
在提交最终数据集之前,利用内置质检规则扫描潜在错误,减少返工次数。
1、进入“数据验证”模块,启用预设的校验规则,如标签完整性、边界框重叠度检测等。
2、运行全量检查,系统会列出所有不符合规范的标注项。
3、根据提示定位问题图像,进行集中修正。
4、确认无误后选择导出格式(如COCO、Pascal VOC),一键生成可用于训练的数据包。
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