在ChatGPT掀起人工智能熱潮的當下，數據标注作為支持機器學習和人工智能發展的關鍵環節之一也成為了熱門話題。
一方面，人工智能的興起帶來模型訓練所用結構化數據的巨大需求，數據标注的重要性逐漸突顯。另一方面，人工智能在數據标注領域所取得的突破性進展，也推動數據标注行業從勞動密集型向技術驅動轉型，AI輔助标注、自動标注備受關注。
傳統的數據标注主要依靠标注員手動标注，輸出的數據結構和信息量簡單，無法處理高維數據，效率低周期長，标注成本也高。而以ChatGPT為代表的預訓練大模型不僅可以對數據進行自動化标注，節省時間和人力成本。同時利用先進算法技術支撐，還能盡可能地保證标注的準确率，特别是對于複雜和大規模的數據集。
标貝科技 基于大模型 能力 的AI自動标注
面向大模型發展的時代趨勢，長期緻力于為企業提供高質量AI數據服務的标貝科技審時度勢，提前瞄定大模型作為新的技術底座賦能，不斷對自研的AI數據标注平台進行疊代升級，搭載AI模型的自動化标注能力，更高效地處理高複雜度的數據标注任務，實現規模化數據生産。
标貝科技AI自動标注基于大模型完善的知識儲備以及強大的泛化能力，能夠實現對于音頻、文本、圖像和點雲等多種數據内容的理解和分析，根據需要對通用場景和定制化場景數據格式化處理和輸出，在保證高效處理的前提下，又能夠确保标注結果的高準确率。
同時，标貝科技基于大模型的底座，針對特定場景，進行模型的快速調優，實現3D點雲、2D圖像等場景下，目标檢測、目标追蹤、車道線識别、可行駛區域識别、圖像分割、點雲分割等多個方向的自動化标注，極大的提升标注效率和質量，降低人工成本。
●3D點雲追蹤标注場景
在實際項目中，經常出現不同幀采集的數據截斷、遮擋角度變化，或者标注員主觀偏差，導緻标注效率降低，使得整個标注周期成倍增加等問題。
就此問題，标貝科技基于AI自動标注能力對點雲連續幀數據進行預處理，通過濾波、降采樣、重采樣等操作優化點雲文件。然後使用預處理模型進行特征提取，将相同物體進行目标關聯匹配，設定同一trackID，以達到對同一物體進行追蹤标記。保持數據标注的一緻性，減少主觀偏差，縮短工期。
●視頻車牌追蹤場景
标貝科技AI自動标注模型可以支持上百種物體識别，采用多目标追蹤算法對每個目标進行标識，并通過目标的特征信息來實現目标連續追蹤。将同一物體識别後，再把标注結果賦予同一追蹤對象。
例如，在視頻追蹤對齊車輛并标記出車輛車牌項目中，由于每段視頻較長，需要标注的幀數達到幾千幀，特别是視頻裡遠處的車輛無法很好的提取特征，使得标注難度大幅提升。
針對以上難點，标貝科技将此項目進行步驟拆解：
(1)模型識别：通過目标檢測模型對所需标注車輛進行預識别;
(2)模型追蹤：通過特征匹配深度學習追蹤等算法，對同一物體在上千幀的數據中标記出同一track;
(3)車牌OCR：找到最清晰的一幀并進行OCR車牌識别，并将這個車牌賦予相同track屬性。
●OCR小票識别場景
在對大量不同類型的購物小票的内容進行定位和分類時，由于小票上含有各種幹擾字體給标注識别帶來一定難度。
标貝科技利用AI模型自動對小票整體進行識别，去除小票上的幹擾信息。然後OCR模型算法對小票上的信息進行定位和識别，将識别出的文字内容通過大模型數據理解，分類出文字的商品、價格、編号等屬性類别。
●2D圖像與視頻交互分割場景
平均1.5分鐘一段的4K視頻，每秒30幀，抽幀後每份作業2000幀+，大量重複類似的分割工作就需要大量的人工成本。這時就需要利用模型能力快速完成标注。
基于深度學習的分割方法，标貝科技通過圖片像素分割模型對首幀進行智能分割，然後再将首幀分割結果，通過追蹤模型自動向後續目标幀進行追蹤對齊。整體過程中，标貝科技利用多目标追蹤技術，在場景中對多個物體進行智能追蹤，将大量重複性的工作交由模型自動完成。
●ASR長語音标注場景
當語音數據的音頻質量較低，又有大量的要劃段及轉錄的内容，在同音字和多音字幹擾下，通過輸入法打字，速度慢效率低。
标貝科技AI自動标注模型使用VAD能力自動切分，檢測語音信号中的有效語音部分，然後基于自動語音識别技術，将語音信号轉換為對應文本。
目前，标貝科技已經對數據平台系統做了全面升級，在全棧數據标注場景式中使用AI自動标注的能力，并得到顯著成效。相較于過去的純人工标注，獲取同等數量的數據樣本，AI自動标注的周期至少可以提效70%以上，大幅降低數據生産成本。
面對未來AI産業的規模化商業落地趨勢，數據标注需求急劇上升，同時數據标注場景逐漸向個性化、複雜化的垂類進化。
标貝科技AI自動标注技術依托先進的機器學習算法，能夠快速處理大規模、多類型的數據，準确識别數據中的目标，進行高精度的标注。同時在标注過程中，不斷根據标注結果與實際結果的差異進行自我修正，調整模型參數，提高标注準确率，為各種垂直場景提供實時、準确的數據支持。
此外，标貝科技還将進一步優化平台工具鍊，通過算法自動标注+人工校對，做到人機全鍊路高效結合，實現數據生産閉環流程，全方位提升數據生産及管理流程的效率。
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