《数据标注工程》第七章数据标注实战
数据标注实训报告
数据标注实训报告一、引言数据标注是人工智能应用中不可或缺的一环，它可以为机器学习提供训练数据，从而提高模型的准确率和鲁棒性。
本次实训旨在让我们学生了解数据标注的基本概念和方法，并通过实践掌握数据标注的技能。
二、实训流程1. 数据集介绍在实训开始前，我们首先了解了要标注的数据集。
该数据集包含1000张图片，每张图片中包含一到多个目标物体。
我们需要对这些目标物体进行分类、定位和分割等多个任务的标注。
2. 标注工具介绍接着，我们学习了常用的数据标注工具。
本次实训使用的是LabelImg，它是一个开源的图像标注工具，支持多种格式（如PASCAL VOC、YOLO等），并且易于上手。
3. 标注任务分配为了提高效率，我们将1000张图片平均分配给10名同学进行标注。
每位同学需要完成100张图片的标注任务，并在规定时间内提交结果。
4. 标注过程在开始标注之前，我们先进行了一次简单的模拟演练。
然后，按照规定流程进入正式标注环节。
每位同学按照任务要求，对图片中的目标进行分类、定位和分割等多个任务的标注。
在标注过程中，我们需要注意以下几点：- 标注准确性：尽量保证标注结果的准确性和一致性；- 标注速度：尽量提高标注效率，但不要牺牲标注质量；- 数据安全：保护数据集的安全和隐私。
5. 标注结果整合当所有同学完成标注任务后，我们需要将他们提交的结果整合到一起。
在此过程中，我们需要进行数据清洗和去重等操作，并且对于不符合标准的标注结果进行纠正。
6. 标注质量评估最后，我们对整合后的数据集进行了质量评估。
通过比较人工标注结果和真实情况之间的差异，可以评估出模型训练时可能存在的误差和不足，并进一步优化模型。
三、实训收获通过本次实训，我收获了以下几点：1. 掌握了数据标注技能在实践中学习是最有效的学习方式之一。
通过亲自参与数据标注过程，我掌握了常用的数据标注方法和工具，并且提高了自己的操作技能。
2. 增强了团队协作能力数据标注是一项繁琐而重要的工作，需要多人协作完成。
《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学课件—11工程化数据标注的系统平台
11.2.3 数加加Pro标注平台的产品架构
（1）任务标注平台（前台）：提供智能化辅助下的标注模板，实现高效地数据 处理工作；
（2）系统管理平台（后台）：提供标注模板（可配置和定制）、项目管理、任 务管理、数据管理、人员管理、绩效管理等，为企业数据产品生产、数据处理、 模型训练、数据存储的全生命周期提供服务
11.1 数据标注系统概述
第11章 工程化数据标注的系统平台
11.1.2 典型标注工具 图像目标框标注工具：能够对图像中的目标对象进行矩形框标注。
人工智能技术应用核心课程系列教材
第11章 工程化数据标注的系统平台
11.1 数据标注系统概述 11.2 典型数据标注系统平台 11.3 本章小结 11.4 作业与练习
11.2 典型数据标注系统平台 11.2.4 数加加Pro标注平台的产品优势
（1）丰富的标注工具
第11章 工程化数据标注的系统平台
无缝多段落语音标注模板
11.2 典型数据标注系统平台 11.2.4 数加加Pro标注平台的产品优势
（1）丰富的标注工具 图片矩形框标注模板
第11章 工程化数据标注的系统平台
语音标注 图像标注 文本标注
获取结果数据接口： 获取任务标注数据结果集
数据层
OpenAPI（上传数据）
企业数据平台
Hadoop/对象存储（S3/Cephy/Swift/NFS等）
上传数据接口： 上传本地数据或者对象存储的地址信息
人工智能技术应用核心课程系列教材
第11章 工程化数据标注的系统平台
11.1 数据标注系统概述 11.2 典型数据标注系统平台 11.3 本章小结 11.4 作业与练习
11.2 典型数据标注系统平台
数据清洗与整理中的数据标注与标记方法解析(七)
数据清洗与整理是数据处理中的重要环节，它涉及到对原始数据进行筛选、清洗、整理和标注等一系列操作。
其中，数据标注与标记方法是数据清洗与整理中必不可少的步骤之一。
本文将从数据标注与标记的定义、常用方法及其应用等方面进行解析。
一、数据标注与标记的定义数据标注与标记是指在数据清洗与整理过程中，对数据进行注释与标记的方法。
通过给数据打上标签或注释，可以使数据的信息更加清晰明了，为后续的数据分析和应用提供基础。
二、常用的数据标注与标记方法1.手动标注与标记：手动标注与标记是最常见也是最直接的方法。
通过人工操作，将所需的信息从原始数据中筛选、整理和标注出来。
这种方法的优点是准确性高，可以根据实际需求进行灵活的标注与标记。
但是，手动标注和标记的过程较为耗时，且受人为主观因素的影响。
2.基于规则的标注与标记：基于规则的标注与标记是通过事先定义好的规则来对数据进行自动化标注与标记。
这种方法适用于一些具有明确规律的数据。
例如，对于一组日期数据，可以通过规则定义将“年份-月份-日期”标注出来。
基于规则的标注和标记可以提高处理效率，但对于一些复杂的和具有变化模式的数据，其可行性较低。
3.机器学习方法标注和标记：机器学习方法是目前数据标注与标记中的热门方法之一。
通过利用机器学习算法对已有的标注好的数据进行训练，从而实现对新数据的自动化标注与标记。
机器学习方法可以有效提高标注和标记的效率，但是需要大量标注好的训练数据，并且对算法模型的选择和参数的调整要求较高。
三、数据标注与标记方法的应用1.自然语言处理中的数据标注与标记：在自然语言处理领域中，数据标注与标记是非常重要的环节。
例如，对于文本分类任务，可以通过对文本进行人工或机器学习方法的标注与标记，从而对文本进行分类和情感分析等研究。
2.图像处理中的数据标注与标记：在图像处理领域中，数据标注与标记可以用来训练机器学习模型，从而实现图像分类、目标识别等任务。
通过对图像进行标注与标记，可以为模型提供有意义的训练样本，提高算法的准确性和泛化能力。
39_《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学ppt课件—05语音数据标注
③音强：指声音的强弱，由声波的振动幅度决定，可简单理解为语音信号波 形图中的信号幅度；
④音长：指声音的长短，由发音时间的长短决定。
5 .1 语音数据标注简介
第5章 语音数据标注
5.1.2 语音信号基础知识
5 .3 典型开源语音数据标注工具
第5章 语音数据标注
5.3.2 语音数据标注平台
（6）标注时段检索模块：如下图所示，该模块可辅助标注人员更为快捷地搜索、 定位已标注语音段落，它支持分段式检索、位置搜索与条件搜索。
（7）标注信息综合模块：如下图所示，该模块用于显示已标注语音段落的所有 内容，它综合了语音段落的时长信息、属性标注结果、内容转写结果等。
⑤尽可能截取没有突发噪音的语音段，可以为了避开突发噪音，而缩短语音 前后的预留静音时间，但不能出现切音的情况；
⑥只有一个字表示应答的（如嗯、哦、对），不用单独分割成独立语音段； ⑦若说话人第一遍读错句子，停顿后又重复朗读一遍该句子，则只截取朗读 正确的句子即可。
5 .2 语音数据标注概述
第5章 语音数据标注
5 .2 语音数据标注概述
第5章 语音数据标注
5.2.2 常见数据异常
在语音数据标注的过程中，需对这些异常数据加以鉴别并挑选出来，保证标注数 据的整洁性。常见的语音异常现象包括以下几种：
1 丢帧：在语音录制过程中，由于音频设备的问题而表现出的发音卡顿，比 如语音段中某0.1秒内突然没有声音，0.1秒过后语音又恢复正常，此现象称为“ 丢帧”；
5.2.3 基本标注规范
（2）有效语音判定：在语音数据标注时，不合格的无效语音段必须加以说明和 丢弃。判定一段语音为无效语音的情况有：
《数据标注工程》核心课程标准
《数据标注工程》核心课程标准一、课程性质与定位本课程属于高职大数据技术与应用专业核心课程之一，其目的是培养学生掌握大数据标注工程的方法与技能，并能够灵活的运用这些方法和技能进行独立的大数据标注任务、管理、设计，不断提高实际操作能力，通过对教材的学习与实验训练，培养学生实际动手能力。
二、课程设计与理念本课程配合教材，使用浅显易懂的语言，系统教授了数据标注的基本概念、分类、流程、质量检验、管理和应用等。
通过理论与实战相结合的方式，帮助学生由浅入深进行学习，从而真正掌握数据标注的核心技术、实施和管理方法。
三、课程目标（一）总体目标培养德、智、体、美全面发展的，能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的掌握大数据标注基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，具有较高综合素质与良好职业素养的发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）知识与技能目标掌握大数据标注工程的方法与技能，并能够灵活的运用这些方法和技能进行独立的大数据标注任务、管理、设计（三）能力与素质目标1、熟悉数据标注工程基础知识。
2、熟练掌握数据标注工程基本操作。
3、熟练使用数据标注任务工具。
4、有良好的操作规范习惯。
5、有设计管理数据标注任务的能力。
四、课程教学内容及学时分配五、考核评定办法1．平时成绩30%2．模块训练成果考核30%3．期末考评40%六、教学建议（一）教学条件在教学过程中，应充分利用校内实训基地的作用，使教学与实训紧密联系，保持学习内容与岗位工作内容的一致性，提高学生的职业能力。
（二）师资要求主讲教师应具备本科或硕士研究生学历，具有相关从业背景，有丰富的行业经验，了解前沿技术发展趋势及理论知识，掌握一定的教学方法与教学艺术，能综合运用各种教法开发设计课程。
（三）教学方法提倡了教学观念的转变，强调课程内容的新颖性和时代特征。
打破了传统教学过多强调概念和灌注试的教学方式，将教材内容“问题化”，让学生自己学会提出问题与解决问题，结合本课程的特点加强学生设计思维的训练。
《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学课件—03图像数据标注
人工智能技术应用核心课程系列教材
第3章 图像数据标注
3.1 图像数据标注简介 3.2 关键点标注方法 3.3 标注框标注方法 3.4 图像区域标注方法 3.5 本章小结 3.6 作业与练习
3.2 关键点标注方法
第3章 图像数据标注
关键点标注是指将需要标注的元素按照需求位置进行点位标识，从而实现关键点 的识别。目前在各种应用场景中，需要对大量的待标注图片进行关键点标注，得 到标注后的数据，然后使用所得的标注数据完成相应的任务。现阶段主要依靠人 工的方式对大量待标注图像的关键点进行标注。关键点标注正如其字面含义，标 注人员需要在规定的位置标注关键点，这类标注通常用于统计模型和姿势或脸部 识别模型。统计模型借助关键点标注表示特定场景内目标物体的密度，例如商城 人流统计模型。除此之外，姿势或面部识别模型借助关键点标注理解各个点在运 动中的移动轨迹，通过不同方位的点标注，可以判断图片上人物的特定，从而实 现更复杂的判断。
图像数据标注产业的蓬勃发展为人工智能行业计算机视觉方向的兴起奠定了扎实 的基础，不同行业对于数据的标注要求有所差异，其主要的适用场景包括以下几 个方面：
（1）自动驾驶：利用带有标签的数据集来对自动驾驶模型进行训练，使其对路 面情况具备判断能力，并能做出相应的应对策略。标注内容包括路面中行人识别、 车辆识别和道路识别等。
常用开源数据集如下表所示：
数据集名称 ImageNet COCO
PASCAL VOC Flickr30k
用途 图像分类、定位、检测 图像识别、分割和图像语义 图像分类、定位、检测
图像描述
大小 1TB 40G 2G 30MB
3.1 图像数据标注简介
第3章 图像数据标注
3.1.2 图像数据标注规范
数据标注工程
书中进一步解释了数据标注工程的重要性。随着人工智能和机器学习技术的快 速发展，越来越多的企业和组织开始依赖这些技术来做出决策和提供服务。然 而，这些技术需要大量的、高质量的数据作为输入。因此，数据标注工程成为 一种必要的工作，以确保数据的质量和可用性。
书中还介绍了数据标注工程的各个方面。数据标注工程的流程包括数据收集、 预处理、标注和校验等步骤。在这个过程中，数据标注员需要使用各种工具和 技术，如数据清洗、数据转换和数据标注软件等。书中还介绍了数据标注员所 需的各种技能和知识，包括数据分析、统计学、机器学习和自然语言处理等。 书中还谈到了数据标注工程中的一些最佳实践和案例，这些案例可以帮助读者 更好地理解和应用数据标注工程。
从目录结构来看，《数据标注工程》的章节设计十分合理，结构清晰，有助于 读者系统地掌握数据标注工程的核心概念和关键技术。
第一章是对数据标注工程的概述，介绍了数据标注的定义、分类、应用场景以 及数据标注工程的重要性。这一章为读者提供了对数据标注工程的整体认识， 为后续的学习奠定了基础。
第二章则是对数据标注工具的介绍，包括标注工具的分类、功能和使用方法。 这一章对于初学者来说十分重要，因为了解并掌握数据标注工具是进行数据标 注工作的基础。
内容摘要
本书还介绍了数据标注的工具和标准。数据标注工具是用于辅助人类专家进行数据标注的工具， 如标签编辑器、数据管理平台等。数据标注标准是用于规范数据标注过程的规则和标准，如ISO 等。 本书提供了实践经验，包括数据标注的实践案例和经验分享。这些实践经验可以帮助读者更好地 理解和应用数据标注工程的基本知识和实践技巧。 《数据标注工程》是一本全面介绍数据标注领域的专业书籍，可以帮助读者了解数据标注的基本 概念、方法、技术和实践经验。无论是对机器学习算法感兴趣的读者，还是希望在领域取得进展 的读者，都可以从本书中受益匪浅。
《数据标注工程》第六章 数据标注应用上
数据标注工程
大数据应用人才培养系列教材
第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
6.1 自动驾驶
第六章 数据标注应用
6.1.2 自动驾驶的九种数据标注
车道线标注：是一种对道路地面标线进行的综合标注，标注包括了区域标注、 分类标注以及语义标注，应用于训练自动驾驶根据车道规则进行行驶。
6.1 自动驾驶
第六章 数据标注应用
6.1.2 自动驾驶的九种数据标注
3D雷达标注：是根据镜头反求原理，将视频场景模拟成3D图像，通过3D图像 标注出标注物的位置及大小。3D雷达标注主要应用在自动驾驶虚拟现实（VR） 训练场景的搭建。
6.1 自动驾驶
第六章 数据注
习题：
1．本章介绍的自动驾驶标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 2．本章介绍的智能安防标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 3．本章介绍的智能医疗标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。
3D车辆标注：是将2D图片中的车辆进行3D标注，主要应用于训练自动驾驶对 会车或超车车辆的体积判断。
6.1 自动驾驶
第六章 数据标注应用
6.1.2 自动驾驶的九种数据标注
视频跟踪标注：是将视频数据按照图片帧抓取进行标框标注，标注后的图片帧 按照顺序重新组合成视频数据训练自动驾驶。视频跟踪标注主要是用于训练自 动驾驶对识别目标的移动跟踪能力，让自动驾驶在移动过程中更好地识别目标。
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第七章 数据标注实战
将标注完成图片保存为JSON文件
执行JSON文件命令
7.1 实战环境搭建 7.1.3 Labelme工具安装与使用方法
第七章 数据标注实战
JSON文件夹内容
JSON文件与原文件对比图
大数据应用人才培养系列教材
第七章 数据标注实战
7.1 实战环境搭建 7.2 医疗影像标注 7.3 遥感影像标注 7.4 车牌图像标注 7.5 人像数据标注 7.6 作业与练习
第七章 数据标注实战
labelme-master文件夹
Labelme安装界面
命令窗口输入labelme
7.1 实战环境搭建 7.1.3 Labelme工具安装与使用方法
第七章 数据标注实战
Labelme操作界面
Labelme操作界面左侧按 键中文对照表
Labelme操作界面右侧区 域介绍
7.1 实战环境搭建 7.1.3 Labelme工具安装与使用方法
环境变量设置
第七章 数据标注实战
鼠标右击“计算机”
计算机系统界面
系统属性“高级”选项界面
7.1 实战环境搭建 7.1.1 标注工具安装环境搭建
环境变量设置
环境变量界面
第七章 数据标注实战 编辑系统变量
运行窗口
7.1 实战环境搭建
7.1.1 标注工具安装环境搭建
环境变量设置
第七章 数据标注实战
LabelImg标框标注工具的使用方法
第七章 数据标注实战
LabelImg标框标注工具打开图片文件夹
对人脸进行标框标注
7.1 实战环境搭建
7.1.2 LabelImg标框标注工具的使用方法
LabelImg标框标注工具的使用方法
第七章 数据标注实战
标框标注文件的保存
XML文件标框位置信息
7.1 实战环境搭建 7.1.3 Labelme工具安装与使用方法
第七章 数据标注实战
字符文件夹
字符文件夹内容
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第七章 数据标注实战
7.1 实战环境搭建 7.2 医疗影像标注 7.3 遥感影像标注 7.4 车牌图像标注 7.5 人像数据标注 7.6 作业与练习
7.5 人像数据标注 7.5.1 行人图像标注
第七章 数图像
Python2.7的安装界面
Python2.7选择安装文件夹
Python2.7选择安装内容
7.1 实战环境搭建
7.1.1 标注工具安装环境搭建
安装Python2.7
第七章 数据标注实战
Python2.7选择安装组件
Python2.7安装进度
Python2.7安装完成界面
7.1 实战环境搭建
7.1.1 标注工具安装环境搭建
习题：
1．熟练掌握标注工具LabelImg，使用车辆图片、医疗影像图 片、行人图片进行标框标注及分类标注练习。 2．熟练掌握标注工具Labelme，使用遥感影像数据进行多边 形区域标注及分类标注练习。 3．熟练掌握人脸186点特征点位要求，动手画出人脸32个基 准点点位。
第七章 数据标注实战
对标框进行调整
车牌图像标框标注实战结果
7.4 车牌图像标注 7.4.2 车牌图像分类标注
第七章 数据标注实战
Photoshop中打开车牌图像图片
使用切片工具对车牌字符进行分割
7.4 车牌图像标注 7.4.2 车牌图像分类标注
第七章 数据标注实战
保存切片文件
切片图像文件夹
7.4 车牌图像标注 7.4.2 车牌图像分类标注
7.3 遥感影像标注
第七章 数据标注实战
Labelme标注工具打开遥感影像图片
对不同土地性质的区域进 行多边形区域标注
保存多边形区域标注文件
7.3 遥感影像标注
第七章 数据标注实战
执行labelme_json_to_dataset命令 JSON文件夹内容
标注文件与原始图片的对比图
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大数据应用人才培养系列教材
数据标注工程
大数据应用人才培养系列教材
第七章 数据标注实战
7.1 实战环境搭建 7.2 医疗影像标注 7.3 遥感影像标注 7.4 车牌图像标注 7.5 人像数据标注 7.6 作业与练习
7.1 实战环境搭建
7.1.1 标注工具安装环境搭建
安装Python2.7
第七章 数据标注实战
行人标框标注实战内容
7.5 人像数据标注
7.5.2 人脸数据标注
标框标注
第七章 数据标注实战
LabelImg标注工具打开人脸图像
对人脸图像进行标框标注
7.5 人像数据标注
7.5.2 人脸数据标注
标框标注
第七章 数据标注实战
调整人脸标框边缘
人脸图像标框标注实战内容
7.5 人像数据标注
7.5.2 人脸数据标注
对行人进行标框标注
7.5 人像数据标注 7.5.1 行人图像标注
第七章 数据标注实战
对行人标框进行性别标注
对行人标框进行年龄段标注
7.5 人像数据标注 7.5.1 行人图像标注
第七章 数据标注实战
对行人上衣进行标框标注
对行人下装进行标框标注
7.5 人像数据标注 7.5.1 行人图像标注
第七章 数据标注实战
第七章 数据标注实战
labelImg-master文件夹
鼠标右击编辑labelImg.py文件
labelImg.py文件内容
7.1 实战环境搭建
7.1.2 LabelImg标框标注工具的使用方法
LabelImg标框标注工具的运行方法
第七章 数据标注实战
labelImg.py运行界面
labelImg-master文件夹Shift+右击空白处
7.2 医疗影像标注
第七章 数据标注实战
LabelImg标注工具打开医疗影像图片
对独立细胞进行标框标注
7.2 医疗影像标注
第七章 数据标注实战
放大医疗影像图片调整标框标注边框
医疗影像标框标注实战结果
大数据应用人才培养系列教材
第七章 数据标注实战
7.1 实战环境搭建 7.2 医疗影像标注 7.3 遥感影像标注 7.4 车牌图像标注 7.5 人像数据标注 7.6 作业与练习
LabelImg标框标注工具操作界面
命令窗口图片
7.1 实战环境搭建
7.1.2 LabelImg标框标注工具的使用方法
LabelImg标框标注工具常用区域及快捷键介绍
第七章 数据标注实战
LabelImg标框标注工具右侧区域
LabelImg标框标注工具左侧区域按 钮中文对照表
标框属性修改
7.1 实战环境搭建
7.1.2 LabelImg标框标注工具的使用方法
LabelImg标框标注工具常用区域及快捷键介绍
第七章 数据标注实战
data文件夹鼠标右击 predefined_classes.txt文件
labelImg.py运行界面
labelImg.py运行界面
7.1 实战环境搭建
7.1.2 LabelImg标框标注工具的使用方法
描点标注
第七章 数据标注实战
人脸特征点186点位描点标注图总览
嘴唇特征点
7.5 人像数据标注 7.5.2 人脸数据标注
描点标注
鼻子特征点
第七章 数据标注实战
眼睛特征点 眉毛特征点
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第七章 数据标注实战
7.1 实战环境搭建 7.2 医疗影像标注 7.3 遥感影像标注 7.4 车牌图像标注 7.5 人像数据标注 7.6 作业与练习
Python2.7选择安装文件夹
7.1 实战环境搭建 7.1.1 标注工具安装环境搭建
安装PyQt4与lxml
Python2.7文件夹Shift+鼠标右击空白处
第七章 数据标注实战 PyQt4安装界面
lxml安装界面
7.1 实战环境搭建
7.1.2 LabelImg标框标注工具的使用方法
LabelImg标框标注工具的运行方法
第七章 数据标注实战
7.1 实战环境搭建 7.2 医疗影像标注 7.3 遥感影像标注 7.4 车牌图像标注 7.5 人像数据标注 7.6 作业与练习
7.4 车牌图像标注 7.4.1 车牌图像标框标注
第七章 数据标注实战
LabelImg标注工具打开车牌图像
对车牌图像进行标框标注
7.4 车牌图像标注 7.4.1 车牌图像标框标注