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吊打labelme!这才是图像标注界的yyds!
发布日期:2021-07-23T10:52:00.000+0000 浏览量:81次
AI的发展有三大内核:数据、算法、算力。现如今,算法和算力在市面上的差距显然已经没有那么大,能够给AI提供充足弹药支持的当属数据了。深度学习算法精度的提升严重依赖于数据,谁的数据既多又准,谁的算法精度就可能领先一步。

俗话说『有多少人工就有多少智能』,在做一个深度学习任务之前,一般需要对大量的数据进行标注。虽然数据集对深度学习极其重要,但是标注数据这一『dirty work』的过程却是繁琐而令人痛苦的。当前业界针对各类任务存在众多的标注工具,最常见的就是labelme了。labelme是一款开源的,也是使用最广泛的图像标注工具。可是,它真的很好用么?真的很香吗?


在实际标注体验中,我们总结了一些关于labelme的槽点:
  • 软件安装麻烦首当其冲。labelme是开源的没错,但安装它就需要半天时间,还要注意安装环境、安装版本号等,如果直接安装labelme不标注版本号在后续json到dataset的时候会出现异常。都低代码时代了,这工作量严重影响我的开发效率;
  • 下载和安装后,标注数据只能在本地存储,数据量小还好,但数据量一大了之后,严重消耗本地存储空间;
  • 功能单一,它仅是一个数据标注工具。可在实际的数据准备流程中,我需要对数据进行采集、清洗、标注等全流程的数据准备服务,还需要对我提供的数据进行质量分析;
  • 只有图像和视频数据的标注,我实际要标注的数据远不止这两种格式,还有文本、音频等等;
  • 完全依赖人工标注,而且还是单人标注。都人工智能时代了,还需要我手动一个个标注,这真的是伤不起啊;

真心不想一一吐槽了,并不是想说开源、免费的软件有多么差,而是仅标注这一件事就占了一个机器学习任务大部分的时间,这么低效能,后面的工作我还干不干了。

那么,是否有一款一站式的标注软件,来解决我的痛苦呢?

现在,我发现有一款比labelme更简单、更全面的数据标注工具,不但好用,竟然还可以白嫖,你要不要来试一试?

它就是AI开发神器——百度BML 全功能AI开发平台,专门为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务,并提供高性价比的算力资源,助力企业快速构建高精度AI应用,是真的yyds。

相较于labelme,BML的神奇之处是它真的能解决那些动辄成千上万的海量数据标注问题,那些繁琐重复的数据工作,在它那里一站式解决真的不是梦!一起来看看BML的强大之处~


  • 无需安装,一键开启;

  • 提供web端标注页面,即开即用,交互界面更加友好;

  • 提供智能标注功能,能够根据已标注数据学习标签分布,通过难例样本挖掘等方式实现人机协作,半自动化完成数据标注;


  • 提供数据采集、清洗、标注、质检全流程的数据准备服务;能够自动对数据集进行分析,根据需求完成低质量数据的清洗工作,并在标注完成后,生成数据质检报告,在提升数据集质量的同时极大降低人工成本。

  • 全面覆盖AI领域图像、视频、音频、文本等所有数据格式的标注工作;

  • 可以多人同时标注,可将数据集共享给其他用户同步进行标注,让效率搭上火箭,项目进展一飞冲天!



无论是企业的AI应用开发,还是高校师生团队的AI科研项目,想要获取高精度模型,就必须高效率对训练数据进行清洗、标注、评估、调优等等,任何阻碍项目进程的工具都不能容忍。

说了那么多,真的可以来白嫖一下BML!

白嫖攻略来了!!!

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