海量图像标注工作的繁琐困扰着诸多企业,增加标注师岗位可以提升效率,但是无法控制人工成本,使得企业左右为难。随着AI的不断发展,这种枯燥无味的工作用AI来替代再好不过,AI的定制建设成本只需要一次性付出,然后就能够长期使用,不会出现像人工这种忙时不够,闲时多余的情况。
成都慧视利用人工智能算法打造的SpeedDP深度学习算法开发平台,是一个针对于AI零基础从业者的图像标注软件,其简洁度、实用性都堪称一绝。它提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。
如何利用?
1.需求分析
通过结合自己的行业特点,制定相应的计划。
2.数据采集
SpeedDP是一个深度学习的工具,需要对它进行培养教学,让它越来越聪明,进而帮助进行工作。前期需要通过人工进行定向标注,让AI认识到标注图像的类型,不断由浅入深。
3.数据标注
SpeedDP开发平台的数据标注模块支持人工标注和自动标注两种方式。人工标注即需要人工操作标注软件对数据集中的图像一张一张的进行标注,自动标注则可以使用已训练好的模型进行自动化检测并导出标注文件。
4.模型开发
模型开发模块包括“项目配置”“模型训练”“性能评估”“开放测试”四个部分。
不同的业务场景需求对应不同的数据和算法参数设置,而模型设置完毕后,还需要使用带标注的数据集计算一些关键性能指标从而对训练结果进行评估,完成评估后会弹出”召回率和准确率曲线“这样用户能够更加直观的了解模型训练的效果,从而能够更清楚后续的迭代优化方向。
当模型通过数据集评估后,还可以使用实际业务场景的数据如图像或视频等数据进行效果验证。这种测试形式相比数据集测试更加方便快捷同时模型检测效果也更加一目了然。
5.应用部署
当训练的模型通过测试评估后即可进入模型部署阶段,慧视SpeedDP开发平台提供从PyTorch模型到ONNX模型和RKNN模型的可视化转换功能。
通过这一系列操作,就能够让SpeedDP变成一个可以帮助进行海量图像数据标注的工具,它相比于人工,仅需7-8ms就能够标注一张图像,而人工标注,即便是熟练的标注师,也需要好几秒,当面对大量的数据时,这样的优势将会更加明显。
