產品與服務AI 輔助數據標註
簡單的標註交給模型，人只看拿不準的。
怎麼做到的
AI 先過一遍
模型只需很少的樣本，就能開始處理你的圖像。
人只看拿不準的
有把握的直接通過，拿不準的交給人。
每個版本都有記錄
隨時知道哪版數據訓練了哪個模型。
僅作示意，名稱和數字均為虛構。
查看完整説明
定製的視覺模型，就是專門訓練來看懂圖片的 AI。它好不好用，要看標註數據的質量。標註，就是在圖片上標出裏面有什麼。人工標註恰恰是最慢、最貴的一步。團隊要花好幾周畫框、描輪廓。而且每個人標出來的質量還不一樣。
我們搭的是 AI 輔助標註流程。模型先把你的圖片或視頻標第一遍。它用零樣本或少樣本方法，只要很少的樣例就能開工。有把握的結果直接通過。拿不準的，才交給人審核。每條審核過的標註都會經過質檢，並做版本管理，也就是每一版都存下來、有記錄。哪一版數據訓練出了哪個模型，隨時查得到。
你拿到的是一套乾淨、有版本記錄的數據集。需要的話，還有訓練好的模型、訓練設置，以及照着重新訓練一遍的説明。境內項目的數據和訓練都在境內完成，數據不出境。
包含什麼
模型先標一遍
用零樣本、少樣本方法，在人動手之前，先把圖片和視頻標一遍。
人只看拿不準的
有把握的標註直接通過。模糊的才交給人審核。
框、輪廓與分割
支持畫目標框，就是在物體四周畫一個框。也支持複雜零件和場景的精細分割。分割就是標出圖裏哪一塊是什麼。
質檢內置
標註要先經過審核和質檢，才能放進訓練集。訓練集就是模型用來學習的數據。
數據集有版本
每一版數據集都有記錄。任何一個模型，都能查到它用的是哪一版數據。
從數據到模型
從收集數據、清洗、標註，到訓練模型、評估效果、上線使用，一條線做完。
方案優勢
客户自己也能再訓
我們交付模型權重（模型學到的東西都存在裏面）、訓練設置和一步步的説明。換一台機器，你自己也能再訓練一遍。
數據不亂跑
境內項目用境內的計算機資源來訓練，數據不出境。
效果拿數字説話
我們用離線測試集，再加上線上監測。測試集就是專門留着做測試的一組固定數據。這樣“變好了”就能拿數字説話。
成果歸你
項目成果的知識產權，按合同轉給委託方。
畫面
需要你提供
代表性樣本、已有標籤、數據使用權限，以及錯誤結果帶來的影響。
交付物
- 經過複核的數據集與標註説明
- 基準對比與獨立評估報告
- 評估有依據時交付模型或調整方案
驗收方式
訓練前確認評估樣本劃分與錯誤類別，用未見樣本和簡單方法進行對比。
從一個小試點開始。
告訴我們要解決的事，我們先判斷值不值得做。