- 作者:众数科技
- 发表时间:2024/5/28 15:43:28
在当今数据驱动时代,高质量的数据采集与标注是智慧工程AI系统中提升准确预测的关键步骤。多样化的数据类型、大量的人时投入、标注一致性低、数据隐私安全等问题,给智慧工程项目的推进造成了不小的阻力。众数数据采集标注模型产品就是一套集成化的解决方案,它结合了先进的算法技术,从数据采集开始把关,大规模、快速准确地进行标注,为智慧工程产品AI算法模型提供高质量的训练数据。该模型能够采集并处理各种类型的数据,包括图像、文本、音频和视频等,助力企业高效展开算法模型训练与机器学习。
产品价值
提高企业产品竞争力:采集标注于一体,可无缝对接自动化数据标注,快速生成大量高质量的标注数据,缩短标注周期,加速智慧工程产品AI算法模型的训练过程,提升产品研发和迭代的速度。
满足多场景定制化需求:多样化数据类型、数据格式、数据来源,覆盖多种施工场景,能接纳各种应用场景和需求,意味着企业可以根据自身业务的发展和变化,快速调整和优化数据采集标注流程,满足不断增长的采集标注需求。
降低标注成本:传统的数据采集标注工作需要大量的人力和时间投入,成本较高。而众数数据采集标注模型通过自动化和智能化的方式,降低了人工成本的同时,由于采集标注过程更加高效和准确,也可以减少后续的数据清洗和修正工作,进一步降低经济成本。
提升数据采集标注生产力与质量:采用可靠的数据源和验证机制,集成海量真实数据。标注员无需进行复杂的处理和分析,众数数据采集标注模型可以自动准确高效的标注大量数据。规范化计算可以有效地减少标注错误和遗漏,提高数据的准确性和可靠性从而确保数据的质量。
产品特点
灵活性与可扩展性强:可以适应不同智慧工程项目的采集标注需求,包括文本、图像、视频、音频等多种数据类型。同时,该模型还支持多种标注方式,如分类、标框、区域标注等,可以根据具体的应用场景选择合适的标注方式。
支持深度学习等先进技术的应用:内置深度学习框架和预训练模型,支持利用深度学习技术进行数据采集标注和模型训练。提供模型调优和迁移学习等功能,帮助用户优化采集标注模型,提高采集标注效果和模型性能。
高质量的数据输出:严格的采集标注流程和质量控制机制,确保输出的采集标注数据质量高、准确可靠。
高效的团队协作:多用户可协作标注,方便工程团队成员共同完成任务。提供任务分配、进度监控、沟通交流等功能,提高团队协作效率。
产品核心
• 计算对象与结果
以自动化为主,半自动化为辅的模式,进行采集标注,高效精准计算大量智慧工程产品AI算法模型所需的训练数据的原始数据。
产出的高质量训练数据直接供给各种智慧工程产品AI算法的训练和测试,提升模型的性能和准确度。
• 算法优势
数据采集与标注集成
支持批量处理和并行计算,处理大量数据,速度快,结果准。
可定制化工作流,允许用户根据特定需求自定义数据采集标注的工作流程。灵活的流程配置和参数调整,满足不同场景下的标注需求。
• 计算方式
数据采集:由众数数据采集标注模型,连接智慧工程数采产品的数据库,从中按需抓取现场原始数据。
数据预处理:由众数数据采集标注模型,将原始数据清洗,进行增强数据的多样性和提高模型的泛化能力的操作。
数据标注:由众数数据采集标注模型,对预处理后的数据进行标记和分类,利用已有的目标检测算法生成候选区域,再通过分类器和回归器对候选区域进行筛选和调整。(也可人工辅助标注)
数据评估与修正:由众数数据采集标注模型,提供质量控制机制,对标注结果进行检查和验证,确保标注的准确性和一致性。
数据使用:由众数数据采集标注模型,将清洗、预处理和标注后的数据存储在可靠的数据库或文件中,以备后续使用。