数据标注的方法有哪些 (数据标注的方式)

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• 数据标注的方法有哪些
• 基于内容的图像检索技术概述
• 图像检索技术基于文本的图像检索技术

数据标注的方法有哪些

1、分类：这是将数据样本分为不同类别或标签的方法。

标注者须要将数据样本分为预约义的类别中的一个或多个。

分类罕用于文本分类、图像分类和情感剖析等义务。

2、对象检测：对象检测触及标志图像中的指标对象位置。

标注者须要绘制边界框（bounding box）来框出指标对象，理论随同着指标类别的标签。

这用于计算机视觉义务，如物体识别和智能驾驶。

3、语义宰割：语义宰割触及为图像的每个像素调配语义标签，以辨别不同的对象和区域。

这关于图像宰割、医学图像剖析和地图制造十分有用。

4、实体识别：这是在文本中标志出命名实体（如人名、地名、组织名）的环节。

实体识别理论用于消息提取和人造言语处置义务。

5、相关抽取：相关抽取触及在文本中识别和标志出不同实体之间的相关。

这关于常识图谱构建和文本了解十分关键。

6、情感剖析：这是在文本中识别和标志情感或情感极性的环节，理论分为侧面、负面和中性。

情感剖析用于社交媒体监测和舆情剖析。

7、文本标志：文本标志包括将文本中的关键词或短语标志为特定的类别或主题。

这用于消息检索和文本分类。

8、声响标注：声响标注触及对音频数据启动期间轴上的标志，以标识声响事情、语音文本或声响特色。

这关于语音识别和音频剖析十分有用。

9、期间序列标注：对期间序列数据启动标志，以识别和标识期间点上的事情、趋向或意外。

这在金融畛域和工业监控中经常出现。

10、天文消息标注：这包括在地图上标志天文因素、天文坐标或天文边界的环节。

用于天文消息系统（GIS）和天文数据剖析。

数据标注的技巧

1、明晰的标注指南：提供明白和具体的标注指南，包括标签定义、标注方式、失误处置和不确定性处置等。

这有助于标注人员了解义务的要求。

2、标注人员培训：对标注人员启动充沛的培训，确保他们了解标注义务的背景和特点。

培训可以包括示例标注和练习。

3、样本平衡：在分类和对象检测义务中，确保数据样本在不同类别之间平衡散布，以防止成见和过拟合。

4、交叉验证：对标注结果启动交叉验证，经过多个标注人员对同一数据启动独立标注，而后计算分歧性以评价品质。

5、品质控制：实施品质控制流程，监测和评价标注的准确性。

这可以包括活期审查标注示例和处置标注失误。

基于内容的图像检索技术概述

CBIR的外围在于经常使用图像的可视特色启动检索，这是一门融合了计算机视觉、图像处置、图像了解和数据库等多畛域技术的近似婚配技术。

其中，特色提取与索引建设环节可由计算机智能成功，防止了人工形容的客观性。

用户检索时，理论提供一个样例图像（Queryby Example）或描画一幅草图（Queryby Sketch），系统从查问图像中抽取特色，与数据库中的特色启动比拟，前往与查问特色相似的图像。

成功CBIR需处置两大关键技术：图像特色提取与婚配。

特色提取分为两类，一类是低层视觉，蕴含色彩、状态、纹理等；另一类是语义内容，触及概念级反响，理论须要借助人类常识推理。

目前，CBIR关键依赖于基于图像低层特色的检索算法，如应用色彩、纹理、状态等特色启动检索。

提取的特色数据须要经过索引、降维等处置，以提高检索效率。

在实践运行中，驳回降维技术和多维索引技术联合，以放慢基于CBIR的图像检索系统在大型数据库中的检索速度，缩小查问时的特色矢量比拟期间。

图像相似度在人类认知层面上（即语义）存在差异，经过计算查问样图与候选图像在视觉特色上的距离来权衡。

若满足必定条件，说明两图像相似度婚配。

联合语义特色与视觉特色，可提高相似度婚配水平，但这是目前钻研的一大应战。

裁减资料

基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉畛域中关注大规模数字图像内容检索的钻研分支。

这一律念是于1992年由提出的。

便捷的CBIR系统，准许用户输入一张图片，以查找具备相反或相似内容的其余图片。

目前，该畛域的钻研已开展近20年，传统的搜查引擎公司包括Google、网络、Bing都已提供必定的基于内容的图像搜查产品。

如：Google Similar Images，网络识图。

图像检索技术基于文本的图像检索技术

基于文本的图像检索技术是一种沿用传统文本检索原理的方法，它不依赖于对图像中视觉元素的剖析，而是经过图像的称号、尺寸、紧缩格局、作者、年代等文本消息启动标引。

这类技术关键经过关键词方式的提问来查找图像，或依据等级目录结构阅读特定类别的图像。

例如，Getty AAT应用近133,000个术语形容艺术、艺术史、修建及文明对象，并提供30多个等级目录，从七个方面形容图像的概念、物理属性、类型和刊号等具体消息。

Gograph则将图像分为灵活图像、照片、图标、背景、艺术剪辑图、插图、壁纸、界面、成套图像等八个一级类别，每个类别下又有数量不等的子类。

在图像数字化之前，档案治理者和图书治理员就罕用这种方式组织和治理图像。

他们经过页面的主题、图像的文件称号、与图像严密相关的文字内容、以及图像的链接地址等文本消息，来剖析图像的特色。

基于文本的图像检索技术经过文本消息来了解和定位图像，从而提供了一种直观且有效的图像查找方式。

它依赖于对图像周围文本内容的剖析，经过推断文本消息中的图像特色来成功检索。

这种技术在图像治理、搜查引擎提升以及数字化名目中具备宽泛的运行。

裁减资料

过后关键是基于文本的图像检索技术（Text-based Image Retrieval，简称TBIR），应用文本形容的方式形容图像的特色，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。

到90年代以后，产生了对图像的内容语义，如图像的色彩、纹理、规划等启动剖析和检索的图像检索技术，即基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval，简称CBIR）技术。