07-16
2万+
计算机视觉的飞速发展离不开大量图像标注数据的支撑，随着各类图像检测、识别算法的商业化落地，市场对图像标注精准度愈发严格，同时针对不同的应用场景，也衍生出了不同的图像标注方法。今天景联文科技给大家介绍10种常见的图像数据标注方法及其应用。、语义分割语义分割是指根据物体的属性，对复杂不规则图片进行进行区域划分，并标注对应上属性，以帮助训练图像识别模型，常应用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实
App重大进化！能看能听还会说，多模态模型细节同时公布
09-28
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对象重叠：当图像中的对象严重重叠时，GPT-4V 有时无法区分一个对象的结束位置和下一个对象的开始位置。它可以将不同的对象混合在一起。地理定位：GPT-4V 具有识别风景图像中描绘的城市或地理位置的能力，这证明模型吸收了关于现实世界的知识，但也代表有泄露隐私的风险。结合所有公布的视频演示与GPT-4V Card中的内容，手快的网友已经总结出GPT-4V的视觉能力大揭秘。遮挡：当图像中某些对象被其他对象部分遮挡或遮挡时，GPT-4V 可能无法识别被遮挡的对象或错过它们与周围对象的关系。
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景联文数据标注：成功的秘密——人类反馈强化学习(RLHF)
09-27
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的成功很大程度上归功于其采用的新的训练范式——人类反馈强化学习（RLHF）。RLHF是一种强化学习方法，它将强化学习与人类反馈相结合，通过利用人类提供的反馈来指导智能系统的行为，使其能够更加高效、快速地学习任务。
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景联文数据标注：AI大模型产生幻觉该如何应对？
09-25
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景联文科技数据标注平台打通数据闭环，有序进行数据分发、清洗、标注、质检、交付等环节，严格监控项目进度，保证数据质量合格，极大加速人工智能相关应用的落地迭代周期，提高企业AI数据训练效率，促进人工智能产业的快速发展，实现AI应用的规模化落地效果的显著提升。然而，在某些情况下，这些模型可能会过于自信地回答问题，或者在回答中包含不准确的信息。例如，当用户向这些大模型询问一些具有争议性或模糊性的问题时，这些模型可能会给出具有误导性的回答，这些回答可能与其训练数据中的某些特定样本有关，而并非所有情况下的准确回答。
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景联文科技：2023人工智能数据标注行业现状分析？
09-22
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随着人工智能产业的快速发展，AI数据标注行业也呈现出蓬勃生机。人工智能算法的不断开发和迭代，离不开结构化数据的支持，AI数据标注行业的发展也得到了人工智能核心产业的带动。预计2027年市场规模有望达到130-160亿元。
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景联文科技牵头制定的《信息技术 可扩展的生物特征识别数据交换格式 第4部分：指纹图像数据》国家标准启动会暨研讨会在杭州顺利召开
09-20
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参会人员就《信息技术 可扩展的生物特征识别数据交换格式 第4部分：指纹图像数据》草案的内容和关键问题进行了讨论。后续景联文科技将积极推动标准的编制工作，加深对指纹技术与产业情况交流，推动相关领域标准建设和应用推广。对《信息技术 可扩展的生物特征识别数据交换格式 第4部分：指纹图像数据》《信息技术 可扩展的生物特征识别数据交换格式 第4部分：指纹图像数据》《信息技术 可扩展的生物特征识别数据交换格式 第4部分：指纹图像数据》进度安排，加强了成员单位之间的交流合作。SAC/TC28/SC37秘书处。
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景联文科技：数据供应商在新一轮AI热潮中的重要性
09-15
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自研智能标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，支持AI算法预处理，提供半自动辅助标注、自动质检等功能，有完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力。已通过、、等国际认证，为智慧教育、智慧医疗、智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、智能安防、新零售等各领域算法模型交付高质量的AI数据。对于数据标注行业来说，未来的发展将面临市场规模不断扩大、竞争加剧、技术门槛提升等挑战，同时也存在着巨大的机遇，比如AI大模型的快速发展为数据标注提供了广阔的发展空间。
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700亿参数Llama 2训练加速195%！数据成为其提升效果的关键要素
09-13
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打通数据闭环，可有序进行数据分发、清洗、标注、质检、等环节，交付高质量的训练数据，提高企业AI数据训练效率，加速人工智能相关应用的落地迭代周期。相反，如果使用质量更高的对话数据，模型效果会显著提升。通过增加数据量、提高数据质量、增加数据多样性和改进数据标注等措施，可以显著提高模型的效果和性能，使模型达到最佳效果，从而构建更加智能、高效、准确的AI应用。数据是模型效果提升的关键，Llama 2不仅是在训练数据量的层面相比上一代Llama 1增加了40%，数据的来源和丰富性也得到了显著的增强。
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景联文科技可为多模态语音翻译模型提供数据采集支持
09-08
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满足近100种语言语音翻译的需求，仅依靠人工转录和翻译语音是困难的，因为构建语音翻译数据集的流程既复杂又成本高昂。自有的数据管理平台，打通数据闭环，可有序进行数据分发、清洗、标注、质检、等环节，交付高质量的训练数据，提高企业AI数据训练效率，加速人工智能相关应用的落地迭代周期。相较于传统的文本翻译，这项技术的最大区别在于它可以实现端到端的语音翻译，即将一种语言的语音直接翻译成另一种语言，使得人们可以直接交流，而无需经过复杂的中间转换过程。3、支持近100种输入语言和36种输出语言的语音到语音翻译。
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景联文数据标注：AI大模型在教育和医疗领域的应用
09-04
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8月31日消息，备受行业瞩目的首批大模型产品获批名单发布，首批通过备案的8家大模型公司分别是：百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱AI（GLM大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型）、商汤（日日新大模型）、（ABAB大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型），可正式上线面向公众提供服务。高质量、大规模、多样性的数据可以帮助模型学习到更精细的特征，提高模型的精度和可解释性，增强模型的鲁棒性与泛化能力，以提供更准确和更具代表性的信息，减少模型训练的时间，提高训练效率。
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景联文科技：高质量AI数据标注助力大语言模型训练，推动人工智能落地应用
08-31
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景联文科技提供的产品为全链条AI数据服务，从数据采集、清洗、标注、到驻场的全流程、垂直领域数据解决方案一站式AI数据服务，满足了不用应用场景下的各类数据采集标注业务的需要，协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据采集标注环节的相对应问题，推动人工智能在更多地场景下实现落地应用，构建完整的AI数据生态。大语言模型（LLM）是一种基于深度学习技术和海量文本数据，它们是由海量的数据和大量的计算资源训练而成的，可以理解和生成自然语言的人工智能模型，依赖于高质量和丰富的训练数据集。
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景联文科技数据标注：人体关键点标注用途及各点的位置定义
08-30
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经过多年积累，在全国范围拥有5个标注基地，拥有千名全职标注师，智能标注平台涵盖绝大多数主流标注工具，支持人脸关键信息点标注、人体关键点标注，可使模型精度提高30%以上，迭代周期大幅缩短，单次模型训练成本可节约30%，还可根据企业实际需求为企业提供定制化服务，实现AI应用的规模化落地效果的显著提升。景联文科技高度重视标注、质检人员每日的技能培训，质检人员由项目主管进行培训统筹，确保培训内容与实际工作紧密相关，在标注的同时进行质检，质检实时进行，以便及时发现和解决问题，不断提高培训效果，确保培训的有效性。
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景联文科技高质量成品数据集上新啦！
08-02
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头部AI基础数据公司景联文科技成品数据集包含200TB计算机视觉数据，8万小时多语种语音识别数据，6000万条自然语言理解数据，涵盖自动驾驶、智能安防、智能家居、智能互联网、智慧金融等主要行业应用场景。数据内容：市面上不同品牌不同型号10种以上无人机从起飞到降落多角度不同距离视频，至少10个不同场景，每个视频5min以上。景联文科技近期上新多个成品数据集，包含图像、视频等多种类型的数据，涵盖丰富的场景，可满足不同模型的多元化需求。数据内容：10类以上不同场景，20种以上不同自行车、三轮车视频或图片。
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引领AI数据标注行业，景联文科技提供高质量图像和文本标注服务
07-21
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景联文科技数据标注平台打通数据闭环，有序进行数据分发、清洗、标注、质检、交付等环节，严格监控项目进度，保证数据质量合格，极大加速人工智能相关应用的落地迭代周期，提高企业AI数据训练效率，促进人工智能产业的快速发展，实现AI应用的规模化落地效果的显著提升。支持计算机视觉：拉框标注、语义分割、关键点标注、线标注、目标跟踪、图像分类等多类型数据标注。近年来，我国的数据要素市场呈现出高速增长的趋势，根据国家工信安全中心的统计数据，截至2022年，我国数据要素市场规模已达到815亿元，同比增长49.51%。
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景联文科技：致力于提高数据标注效率和质量
07-17
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目前在全国拥有四个大型数据处理基地，智能化标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，提供完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力，为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智能安防、健康医疗、智能教育等领域的全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构交付海量、高质量的AI算法训练数据。头部AI基础数据公司景联文科技致力于推进数据资源标准体系建设，从数据生产、数据管理平台、数据资产市场化流通、数据资源规划等方面提供高质量的数据要素供给服务。
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“AI+教育”：景联文科技高质量教育GPT题库助力教学创新
07-14
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在政策方面，政府也开始重视AI技术在教育领域的应用，并出台了一系列政策来支持和推动这一领域的发展，提出“互联网+教育”战略，鼓励企业加大在教育领域的投入和创新。所有数据都经专业教育人员行严格的挑题、录入、排查、筛重、解答、复核、校稿等加工环节，各环节都由专人审核，形成完整的质量保证体系，数据准确率可达99%。在技术方面，随着人工智能技术的不断发展和成熟，尤其是自然语言处理、深度学习等技术的应用，使得AI在教育领域的应用越来越广泛。“AI+教育”的快速发展，是受到技术、需求和政策三重因素共同驱动的结果。
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景联文科技助力医疗AI大模型：数据标注与专业医学资源的重要性
07-12
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拥有100G的高分辨率和准确性医学图像，包括各种医学影像，如CT、MRI、超声等，这些数据都可以帮助AI医疗大语言模型更好地学习和诊断，更好地了解和模拟医患沟通、诊疗流程等情景，从而提高AI医疗大语言模型诊断的准确性和效率。在医疗大模型中，数据标注的重要性不言而喻。景联文科技拥有5000名标注经验丰富的专业医学生团队，与10所专业医学院校达成深度合作，拥有丰富的图像和文本标注经验，可为AI大模型医疗提供图像和NLP相关数据采集和数据标注服务，根据客户需求调配相关标注员为其提供服务。
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一文详细介绍什么是数据标注？
07-10
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幸运的是，我们将通过解释您需要了解的所有内容来为您提供帮助，其中包括一些可以减少您大量工作时间的提示和技巧。有许多应用程序需要大量带标注的照片，例如自动驾驶车辆使用的计算机视觉系统、选择和分类产品的机器以及自动诊断医疗问题的医疗保健应用程序。实际机器学习的一个重要组成部分是人类手动标注的数据。人类需要手动识别和标注数据，以用于训练计算机视觉或模式识别系统，例如突出显示包含树木或交通标志的图片中的每个像素。机器学习和深度学习算法都依赖于数据，为构建可靠的人工智能模型，需要为算法提供结构良好且标注良好的数据。
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数据标注：数字病理学中的人工智能
07-05
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薄弱的模型会产生不可靠的结果，并引发对其完整性的质疑。此外，病理学领域的人工智能为从业人员提供了第二意见，进一步帮助他们的日常工作。然而，准备幻灯片图像是一个繁琐的过程，涉及组织样本的嵌入、切割、染色和扫描。因此，只有少数数据集可用于足够的训练。人工智能系统可以在几分钟内收集和处理所需的信息，并通过准确的诊断产生癌症结果。研究人员和病理学家开发了多种人工智能模型，展示了机器学习算法在癌症和肿瘤检测方面的能力。研究人员一直在开发新的方法来对抗新的和现有的疾病，采用机器学习等技术来改善结果和更顺畅的工作流程。
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“GPT+健康医疗”赋能医疗行业“数智化”发展，景联文科技提供高质量医疗数据库
07-03
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高质量的医疗数据对于“GPT+健康医疗”的成功至关重要，它能够提供准确、可靠的医疗知识和信息，支持医学研究和创新，优化医疗决策和治疗方案，提升医疗服务质量和效率。同时，景联文拥有由5000名经验丰富的专业医学生组成的团队，并与10所专业医学院校进行深度合作，在图像和文本标注方面具有丰富的经验，可以为大模型医疗提供图像和NLP相关数据的采集和标注服务，并根据客户需求调配相关标注员来提供服务。景联文科技深知数据的重要性，在保证数据质量的同时，更注重数据的安全性和隐私保护。GPT还可以用于医学教育和科普。
