各大众包标注采集平台-学习笔记
各大众包标注采集平台-学习笔记

一、百度数据众包平台人工采集人工采集:适用于各种复杂场景数据采集的需求,海量众包用户定制化线下采集,涵盖图片、文本、语音、视频等全维度多媒体数据全维度多媒体数据无缝采集:万名专职采集员应对各种需求、多种类型和方案完美覆盖采集需求、覆盖全国300+城市针对地理位置定制采集、多重审核机制保障数据质量。
文本数据采集基于众包的方式提供文本数据采集服务,可包括广告、杂志、报纸、教材等多种形式的文本数据。
采集灵活性高、速度快,能够根据需求制定文本采集方案。
(支持实体图片、人物图片、场景图片、基于地理位置的文本采集,并且可按照需求进行特定场景下的采集,采集的图片针对性强、质量高,不与其他用户共享。
采集的应用实例包括:特定人群人脸文本采集、药盒图片采集、医疗单文本采集、街道全景采集、名片采集、商铺多角度照片采集等)图片数据采集根据实际需求提供特定场景的图片数据采集服务,包括实体图片、任务图片、场景图片、基于地理位置的图片采集,采集的图片针对性强、质量高,不与其他用户共享。
语音视屏数据采集提供各种特定条件下的语音视频采集服务,采集目标人群分散广、覆盖全,采集数据高度真实有效。
能够多人并发采集,采集效率高。
O2O|LBS数据采集根据O2O行业的特性,提供基于LBS的O2O数据采集服务,数据采集专员分布覆盖全国300+城市,可快速有效的采集各类O2O数据。
数据标注适用于大规模的图像、视频、语音、文本以及其他特殊数据的数据清洗、评估、提取以及特殊信息标注,专业的标注团队高效、稳定提供数据标注服务数据众标服务专业的标注采集平台(支持定制化开发)数量庞大的高质量标注采集用户专业项目人员策划方案、实时跟进多重审核机制保障数据高质量数据分类/清洗评价内容分类、图片类型分类、图片标签分类、垃圾流量清洗、有效语音筛选数据校验评估文本语法校验、图片相关性评估、搜索相关性评估、情感倾向性评估、质量优劣评估数据内容提取图片特定内容提取、图片文字提取、文本关键词提取、语音转写文本、网页摘要撰写数据抓取适用于对互联网数据有需求的应用场景,通过自动化数据采集终端完成海量互联网数据的自动化采集互联网数据抓取强大的采集能力,超大并发量快速采集、多种应用领域文本,图片及网页数据、300+城市,30+运营商多地域数据抓取、线上监控和报警服务稳定高质量互联网网页抓取通过众包模式,提供互联网网站的定向采集,可更快、更准、更全量的采集需要的互联网网页数据定向站点数据订阅依托与众包模式的采集和抓取服务,积累了一系列常用、知名站点的数据获取和处理方案,可直接提供定向站点的数据订阅服务。
2021蜂鸟众包线上培训答案

2021蜂鸟众包线上培训答案
蜂鸟众包的骑手通过软件获取周边商家的配送单。
接单后前往餐厅取餐,并送达至订餐客户手中即完成整个配送流程。
然后就可以获得配送费了。
在蜂鸟众包上骑手需要抢单,才能进行配送。
而且蜂鸟众包对于骑手是有等级划分的,每周完成的配送越多,骑手的等级越高,每次可同时接单量也越多。
截止2020年,蜂鸟配送骑手一天能赚100-350元不等。
一般蜂鸟配送骑手分为兼职和专职两类,兼职人员无基本工资,主要靠订单提成。
专职人员有每天固定的工作时长8小时,不过可以自己选择时段,总体来说工作时间还是比较自由的。
所以他的工资组成有基本工资和订单提成,相对兼职送餐员还是会高一些的,毕竟工作时长也比较高,而且兼职人员可能还有其他收入。
另外需要注意的是专职人员只有在超过规定最低订单量的情况下才能计算提成。
一、蜂鸟配送骑手工资结算方法:
1、专职外卖员的结算方式为月结,基本工资与提成同时发放;
2、兼职外卖员的结算方式为日结,考虑到兼职人员的工作时间不定,工作频率无法估算,都采取日结的方式,简单便利。
二、工资提高技巧:
1、尽量接距离不超过5公里的订单,保证多单而不是单价高;
2、选择熟悉的路线配送,不熟悉的订单不要轻易接,容易造成延时,从而差评;
3、在送餐上门的时候一定要注意服务态度,语气态度可能会决定你这单是五星还是三星。
2021互联网学习答案笔记

根据本讲,基础架构要朝着()的方向转变。
根据本讲,既是服务的使用者,也是服务的提供者,指的是()。
根据本讲,陪护机器人体现了社会服务()。
根据本讲,平安城市建设中用到的非常重要的智能化终端是()。
根据本讲,通过社会服务()可以解决教育资源不均衡问题。
很多商业性机构推出(),来辅助医疗机构提供更加人性化的服务,让这个服务更便捷、更高效。
互联网()可以找到垃圾站的物理位置,然后通过街景地图抓取数据来分析。
互联网+网络化的融合给社会服务带来这么一种()的理念和方式。
互联网发展到这个时候,我们很多的()就发生了非常大的一个变化,这种变化的核心是是因为这种数据发生的方式。
传统()的数据管理强调服务器,设立数据中心和相应数据库,各单位间的信息数据无法打通,无法有效融合。
大数据能提供三种能力不包括()。
泛在的()为社会治理、社会服务提供了更多的解决方案和创新模式。
根据本讲,“互联网+社会服务”的创新和发展方向不包括()。
根据本讲,“乡镇吹哨、部门报到”搭建了()平台。
根据本讲,艾滋病患者的信息把控体现了社会服务的()。
我们基于防控物资的数据分析的情况,就能够了解在()中对这些疫情物资,我们该怎么去进行规划,进行这方面的一些资源的投入。
我们既不能够完全依赖于()给我们提供服务,当然我们也不能够完全的这种服务都靠政府机构来提供。
我们既是服务的使用者,我们已变成服务的提供者,这个在互联网加时代叫()
我们可以通过远程教育和在线教育网络传到西藏去、传到新疆去,只要那个地方(),我们就可以来获得相应的教学、在线的这种学习教育。
在不同的网络形态下,对于()所带来的创新性的影响那是非常巨大的,也是显而易见的
数据标注行业知识点总结

数据标注行业知识点总结一、数据标注的重要性数据标注在机器学习和人工智能领域中扮演着至关重要的角色。
标注数据是训练模型的基础,而模型的准确性和性能又直接依赖于标注数据的质量。
因此,数据标注的重要性不言而喻。
1. 提高模型准确性标注数据的质量直接影响着模型的准确性。
只有准确标注的数据才能使模型学习到正确的模式和规律,从而提高模型的准确性和性能。
2. 促进算法进步通过数据标注,我们可以不断改进和完善机器学习算法。
标注数据的不断更新和优化,可以促进算法的进步和发展,使其更加智能和高效。
3. 推动行业发展数据标注行业的不断发展和完善,有助于推动整个人工智能行业的发展。
高质量的标注数据在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用,可以在医疗、交通、金融等多个领域带来巨大的经济效益。
二、数据标注的基础知识在进行数据标注的过程中,我们需要掌握一些基础知识,包括数据类型、标注工具、标注标准等。
1. 数据类型数据标注的对象可以是图像、文本、音频等多种类型的数据。
在进行数据标注之前,我们需要了解不同数据类型的特点和标注方法。
2. 标注工具数据标注需要借助一些专业的标注工具,如LabelImg、Labelme、VGG Image Annotator 等。
不同的标注工具有不同的功能和特点,我们需要根据具体的任务选择合适的工具。
3. 标注标准在进行数据标注时,我们需要遵循一定的标注标准,以保证标注数据的准确性和一致性。
不同的数据类型和任务会有不同的标注标准,我们需要根据具体情况进行标注。
三、数据标注的专业知识除了基础知识外,进行数据标注还需要了解一些专业知识,如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等相关领域的知识。
1. 计算机视觉在进行图像和视频数据标注时,我们需要了解一些计算机视觉的知识,如图像处理、目标检测、语义分割等。
这些知识将帮助我们更好地理解图像数据,并进行准确的标注。
2. 自然语言处理在进行文本数据标注时,我们需要了解一些自然语言处理的知识,如词性标注、命名实体识别、情感分析等。
数据标注方法

数据标注方法数据标注是指通过人工或自动化的方式,将原始数据中的特定信息进行标记或注释,以便用于机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的训练和研究。
数据标注的准确性和质量对于后续的数据分析和模型训练至关重要。
本文将详细介绍几种常见的数据标注方法。
一、人工标注方法:1. 手动标注:人工标注员通过阅读原始数据,根据预先设定的标准和规则,逐个标记或注释数据中的特定信息。
手动标注的优点是可以保证高质量的标注结果,但缺点是耗时且成本较高。
2. 众包标注:将数据标注任务分发给大量的众包工作者,通过众包平台进行协作完成。
众包标注的优点是可以快速完成大规模标注任务,但需要对众包工作者进行质量控制和监督,以确保标注结果的准确性。
3. 专家标注:将数据标注任务交给专业领域的专家进行标注。
专家标注的优点是可以保证标注结果的专业性和准确性,但成本较高且可能受限于专家的时间和资源。
二、自动化标注方法:1. 规则引擎标注:通过预先设定的规则和模式,自动识别和标注数据中的特定信息。
规则引擎标注的优点是快速且成本低廉,但需要具备一定的领域知识和编程技能,且可能受限于规则的准确性和适用性。
2. 机器学习标注:通过训练机器学习模型,自动识别和标注数据中的特定信息。
机器学习标注的优点是可以根据标注员的反馈不断优化模型,提高标注的准确性和效率,但需要大量的标注样本和合适的特征选择。
3. 混合标注方法:结合人工标注和自动化标注的优势,进行混合标注。
可以先通过自动化标注方法进行初步标注,然后由人工标注员对自动标注结果进行校对和修正,以提高标注结果的准确性。
在选择数据标注方法时,需要考虑以下几个因素:1. 数据规模和复杂度:如果数据规模较小或数据复杂度较高,人工标注方法可能更适合。
如果数据规模较大或数据结构较简单,自动化标注方法可能更高效。
2. 标注结果的准确性要求:如果标注结果的准确性要求较高,人工标注方法可能更可靠。
如果标注结果的准确性要求相对较低,自动化标注方法可能更经济高效。
国内众包服务平台产品分析_猪八戒

北京、上海、深圳、广州、重庆、杭州、南京、成都、苏州、天津、西安、郑州、武汉、合肥、昆明、济南、南 昌、厦门、福州、长沙、石家庄、沈阳、大连、贵阳、绵州、泉州、呼和浩特、长春、徐州、西宁、兰州、银川 服务商:个人、小微服务商,企业服务商;雇主:小微企业、大中型企业、政府
猪八戒产品体系
猪八戒 及衍生 平台
猪八戒 /
连接个体服务商、个人自由者和中小企业 或者消费者的平台,能满足大家的任意需 求,服务品类的多样性、多元化,为中小 微企业和消费者提供一站式服务。
猪八戒产品体系
国际猪八戒 https:///
案例库 (案例)
指已成交的服务商作品案例的集 合,雇主可以通过查看案例作为 选择服务商的参考
众包服务产品:目标用户
来源
专业威客
平台用户角色
服务商
做擅长的工作 很容易找到目标客户 足不出户工作环境更加自由 工作时间自己掌控
平台价值 操作权限
参加竞标
发布需求
业余威客
专业设计 机构
专业咨询 机构
服务商
任务执行者
平台数据表现
数据类 型
核心运 营数据
项目
数据表现
注册用户 中外雇主 累计认证服务
商 服务类目 用户商机匹配 交易撮合 累计交易量 累计发布金额 平台交易额
营收
净利润
市场占有率 活跃用户数
超1600万 600万家
22,765,435人
600多种 超10亿次 2000多万次 12,543,452 2,356,123,643元 75亿元(2015年) 2015年1.49亿元;2016年 达到10亿元级别 2015年611万元;2016年 亿元级别 超过80%(2015年) 20%
众包平台中的数据质量管理与评估研究

众包平台中的数据质量管理与评估研究随着众包平台的兴起,越来越多的组织和个人将数据收集和处理外包给众包参与者。
然而,众包平台的特点决定了其所涉及的数据质量管理成为一个重要的问题。
本文将探讨众包平台中的数据质量管理与评估问题,并提出相应的解决方案。
首先,我们需要了解众包平台数据质量管理所涉及的挑战和问题。
众包平台的主要特点是参与者的多样性和数量庞大。
这就导致了数据质量的不确定性和难以控制性。
与传统的内部数据采集相比,众包平台中的数据来源更加广泛,可能包含更多的噪音和错误。
此外,由于参与者的自由性,他们可能缺乏专业知识和技能,导致数据质量下降。
在解决众包平台中的数据质量问题时,我们可以采取以下策略。
首先是数据准备阶段的质量控制。
在数据收集之前,众包平台可以通过引入筛选机制来筛选合适的参与者,并向他们提供相关的培训和指导。
这样可以降低错误和噪音的产生。
此外,还可以设计一种公正的激励机制,鼓励参与者提供高质量的数据。
例如,可以根据数据质量对参与者进行评分,并给予奖励。
其次是数据处理阶段的质量评估。
在众包平台收集到大量的数据后,我们需要对其进行质量评估。
一种常见的方法是引入专家验证。
即通过邀请专家对部分数据进行验证,以确保其准确性和可信度。
同时,可以采用数据冗余的方法,即通过重复收集相同或类似的数据来检验数据的一致性和正确性。
此外,还可以利用机器学习和数据挖掘技术,自动检测和修复数据中的错误和噪音。
另外,数据质量管理和评估也需要考虑用户反馈的因素。
用户反馈可以作为数据质量的重要指标之一。
通过用户反馈,我们可以了解用户对数据的满意程度和可信度。
众包平台可以设立用户评价体系,鼓励用户对数据质量进行评价和反馈。
同时,平台可以针对用户反馈中的问题和意见,调整和改进数据收集和处理的方法。
此外,数据质量管理还需要考虑隐私和安全等问题。
众包平台中涉及的数据可能包含个人敏感信息,因此需要采取必要的措施来保护数据的隐私和安全。
《众包》读书笔记-课件

宝洁:创新中心
群体智能
创造潜力
1 群体创造潜力的本质
对于众包来说,摆脱了以往传统的大规模再生存方式,通过互联网将分散在不同地 方信息聚拢起来并善加利用,从而从100%的参与者中寻找出能够产生巨大变化的 1%。而这种创造性工作中,众包的本质是去芜存青。
2 信息整合的现实例子
通过组织大量有才华的业余爱好者用价格低廉 但分辨率很高的数码相机拍出高质量的图片, 然后通过在Istockphoto发布形成一定的规模
何为众包
//杰夫·豪
众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务,以自由自愿的形式外包 给非特定的(而且通常是大型的)大众网络的做法。
//姜奇平
众包与中国人所说的“三个臭皮匠,赛过诸葛亮”意思相近,而新的地方在于,它 以互联网为基础,更加深入的探讨“未来是按照什么样的方式组织的”的问题。
众包四要素
众包
群体力量驱动商业未来
[美] 杰夫·豪⊙著 牛文静⊙译 21世纪的商业趋势,离开众包,你将无法面对商业未来
推荐序
众包揭示了一个关于人类的基本原理——社区比公司更能有效地组织起工作者, 一个工作的最好人选是最想做这个工作的人。有热情。快乐工作的人构成了我们这个 的经纬,而众包就是利用群体的智慧,创造出人人受益的美好事物。
每个人都拥有别人看来很有价值的知识或才华。每个人都拥有自己的特质,每个人 都处在众包的中心。这也是植根于众包当中的平等主义原则。
2 多样化成功的条件
问题必须很难解决
大众具备随时解决问题的一些能力
参与者必须来自足够大的人才库
群体智能
认知潜力
1 认知潜力必须了解的事实
要懂得学会 汇总和利用 己有的知识
最聪明的人 总在别处
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一、百度数据众包平台人工采集人工采集:适用于各种复杂场景数据采集的需求,海量众包用户定制化线下采集,涵盖图片、文本、语音、视频等全维度多媒体数据全维度多媒体数据无缝采集:万名专职采集员应对各种需求、多种类型和方案完美覆盖采集需求、覆盖全国300+城市针对地理位置定制采集、多重审核机制保障数据质量。
文本数据采集基于众包的方式提供文本数据采集服务,可包括广告、杂志、报纸、教材等多种形式的文本数据。
采集灵活性高、速度快,能够根据需求制定文本采集方案。
(支持实体图片、人物图片、场景图片、基于地理位置的文本采集,并且可按照需求进行特定场景下的采集,采集的图片针对性强、质量高,不与其他用户共享。
采集的应用实例包括:特定人群人脸文本采集、药盒图片采集、医疗单文本采集、街道全景采集、名片采集、商铺多角度照片采集等)图片数据采集根据实际需求提供特定场景的图片数据采集服务,包括实体图片、任务图片、场景图片、基于地理位置的图片采集,采集的图片针对性强、质量高,不与其他用户共享。
语音视屏数据采集提供各种特定条件下的语音视频采集服务,采集目标人群分散广、覆盖全,采集数据高度真实有效。
能够多人并发采集,采集效率高。
O2O|LBS数据采集根据O2O行业的特性,提供基于LBS的O2O数据采集服务,数据采集专员分布覆盖全国300+城市,可快速有效的采集各类O2O数据。
数据标注适用于大规模的图像、视频、语音、文本以及其他特殊数据的数据清洗、评估、提取以及特殊信息标注,专业的标注团队高效、稳定提供数据标注服务数据众标服务专业的标注采集平台(支持定制化开发)数量庞大的高质量标注采集用户专业项目人员策划方案、实时跟进多重审核机制保障数据高质量数据分类/清洗评价内容分类、图片类型分类、图片标签分类、垃圾流量清洗、有效语音筛选数据校验评估文本语法校验、图片相关性评估、搜索相关性评估、情感倾向性评估、质量优劣评估数据内容提取图片特定内容提取、图片文字提取、文本关键词提取、语音转写文本、网页摘要撰写数据抓取适用于对互联网数据有需求的应用场景,通过自动化数据采集终端完成海量互联网数据的自动化采集互联网数据抓取强大的采集能力,超大并发量快速采集、多种应用领域文本,图片及网页数据、300+城市,30+运营商多地域数据抓取、线上监控和报警服务稳定高质量互联网网页抓取通过众包模式,提供互联网网站的定向采集,可更快、更准、更全量的采集需要的互联网网页数据定向站点数据订阅依托与众包模式的采集和抓取服务,积累了一系列常用、知名站点的数据获取和处理方案,可直接提供定向站点的数据订阅服务。
指定主题数据抓取可在数据众包已有的资源站电池内提供指定关键词或者主题的数据抓取服务,抓取所有关键词匹配的数据。
同时还可支持站点来补充站点资源池。
问卷调研1700万真是样本用户,快速回收问卷数据,全流程11个质量管控策略,调研数据真实、可靠高性价比,1元/份起核心服务在线调研:上千问卷模板供您参考,专业级平台功能免费使用,答题页多终端答适配,自助回收更高效。
标准样本服务:在线设置目标用户需求,系统帮您招募用户回答问卷,按需付费,自动计价,1元/份起定制样本服务:单词项目预算超过1W或长期合作意向,更多精准投放、配额需求、质量要求产品优势海量真是样本库:庞大的样本库:1700万用户覆盖300个城市;垂类样本库:百度系产品合作,用户群体更加精准;真是身份保证:通过手机、邮箱。
实名认证等策略保证用户真是与唯一。
全流程质量管控精准投放:根据大数据用户画像,随机将问卷推送给用户标签匹配者答题控制:机器与人工处理,保障数据质量有效交付:仅交付有效问卷,按有效问卷收费大数据结合的专业数据分析实时数据分析:掌握问卷回收进度免费提供多种格式报告:原始数据、spss数据、数据分析报告大数据画像:提供10个垂类用户画像;定制服务可提供20类用户画像报告二、爱数智慧标准数据集山西话朗读手机音频语料库、车载噪音音频语料库、家具噪音语料库、命令控制交互语音音频语料库、人机交互音频语料库、韩语朗读手机音频语料库、美国英语朗读语音数据库、中文音箱交互音频语料库、自然对话面对面录音音频语料库、中文电话自然对话音频语料库、中文儿童朗读音频语料库、手机录音音频语料库、中国人说英语朗读音频语料库、英文场景交互语音音频语料库、中文全领域手机数据库~车载、粤语车载语音音频数据库、无人车(全品类精细)标注数据库、无人车(矩形框)标注数据库、无人车(路面交通标识)标注数据库、OCR图像采集&标注(日语)数据库、OCR图像采集&标注(韩语)数据库、OCR 图像采集&标注(英语)数据库、家电命令控制语料库、智能车载命令控制语料库、激活词命令识别音频语料库、中文数字串音频语料库、中文普通话车载音频语料库、命令控制语音音频数据库~音素级别、中文全领域手机数据库~导航类、中文全领域手机数据库~对话、中文全领域手机数据库~家居、中文全领域手机数据库~数字串、双声道命令控制语音音频语料库、手机录音音频语料库、中文全领域手机数据库~车载、西班牙语手机朗读音频语料库、中英混合朗读音频语料库数据结构化解决方案开源数据集三、京东众智数据标注全流程数据标注客户提交原始数据和需求描述,众智第一时间定制开发标注工具并实施数据标注,标注结果经专业质检人员核验后交付给客户。
数据隔离方案将数据资源调用、标注前段模块部署至客户环境,严密的数据访问策略保证数据安全。
众智把控项目进度,保障数据标注质量。
私有化部署为客户本地化部署一套具有自己品牌的兼具需求管理、自主创建标注工具、标注任务管理、人员管理等功能的数据标注平台。
标注类型图片标注:图片标框、图片描点、图片划线、语义分割语音标注:语音分割转录、语音审核文本标注:内容审核、情绪分析、文本相关性、语义分析视频标注:视频审核、视频转录、视频分割、跟踪标注数据采集需求定制配备业务经理深入了解需求把控项目全流程。
数据采集使用专业设备和自研软件进行数据采集,高质高效。
质量检查专业人员进行质量检测保证数据质量。
客户验收严格按照要求交付数据直到验收成功。
采集类型图片采集、语音采集、文本采集、视频采集开放标注Wise开放平台全新上线自主配置、安全独立的开放标注平台;覆盖图片、语音、文本多类型标注场景平台优势自主配置标注工具:支持图片、语音、文本标注工具的自定义,可完成多场景数据标注;支持定制开发标注工具,满足个性化的数据标注需求;标注工具简单易用,标注流程高效流转,降低标注成本。
线上标注任务管理:管理标注任务全流程,支持任务暂停、验收、回滚、数据导出;完善的数据统计,监控题目标注进度。
精选/自选标注团队:支持自选标注团队答题,自由标注团队可入驻;精选平台富有经验的标注团队,需求方与标注团队直接对接。
保障数据安全:数据保存于独立环境,支持彻底删除;严密的数据访问限制,多重规则保障数据不被第三方获取;支持部署数据隔离方案,客户数据与任务流分离。
使用流程配置工具-->上传数据-->发放任务-->线上验收-->导出结果四、倍赛BasicFinder我们发达的T系统可以实现简单、清晰定义数据标注任务,任务分发模块将根据数据标注任务类型及难易度自动匹配数据车间及数据标注员;严格的在线考试准入机制及多环节品检确保最优质的数据质量。
我们相信,BasicFinder的高质量数据标注和采集业务能够为数据科学家及人工智能工程师带来无限便利。
数据标注速度快北京100名数据标注培训专家;骨干成员10年数据行业敬业;下辖12个数据标注中心;2000名全职数据标注师数据标注更精准20年数据录入经验;ISO9001质量体系认证;精细、标准化QC流程;人均100天数据标注培训、考核上岗标注价格更优惠发达的社会化数据众包系统;根据供需动态定价模型;根据任务能分发至数据标注中心标注数据更安全ISO27001信息安全管理体系认证;中央监控数据标注车间;ATM专线网络通道;私有数据结果交付即焚平台工具更专业专业硬件设备支持;Earthworks语音采集设备;Eyelink眼动仪设备标注类型更全面专业技能支持:手绘、摄影;支持特殊数据标注需求;海量电子书制作;古德文手写族谱转录合作伙伴中国科学院、京东、商汤、极视角、PerXLab、美团网、Berkeley、meitu美图、nullmox扭动科技、科大讯飞、招商银行、Tencent腾讯五、阿里数据标注图片数据高品质人工标注:我们致力于提供高标准、高质量的数据整理及数据标注服务,可以根据您的业务需求标注图像,生成高质量的训练数据。
拥有约5000+人工标注员及内部质检人员,可以给您最快的响应速度,多重审核机制确保给您最满意的数据线标注根据需求标注检测对象相对应的线型位置,例如:车道线。
边框标注标注检测对象相对应的区域,例如:汽车/行人等各种物体。
3D边框标注将图像中待检测物体以立体形式标注,例如汽车检测。
语义分隔根据检测区域不同,将图像标注为不同的像素,例如来自汽车拍摄的图像。
多边形标注根据需求标注检测对象的形状,例如:标注图像中的汽车轮廓(示例图)或标记污损边界。
点标注根据需求标注检测对象参考点的像素坐标,或者图像中的关键点标记,如人脸。
3D点云标注在3D空间中,标注点云数据中指定的检测对象,如汽车、行车道等。
跟踪标注在视频或者连续的图像中跟踪标注检测对象,形成有ID关联的运动轨迹。