百度大脑EasyDL多人标注重磅上线啦

发布时间：2021-04-01 09:55 作者：未知

简述：今天给大家带来的是百度大脑EasyDL多人标注重磅上线，助力团队协作标注的相关信息，下面我们来看具体内容！

　　今天给大家带来的是百度大脑EasyDL多人标注重磅上线，助力团队协作标注的相关信息，下面我们来看具体内容！

　　无论是企业的AI业务应用开发，还是高校师生团队的AI科研项目，想要获取高精度模型，除了需要选择一个功能完备的开发平台外，必须要考虑的是具备充足的训练数据，但这些动辄几百上千甚至上万条的数据，标注就成了令人头疼的大问题。别小看标注只是画框和点选操作，仅依赖一人进行标注的效率足以让整个AI项目陷入进展停滞的境地。

　　那么，秉承着效率第一和团队协作的信条，标注工作能否也团队齐上阵，让效率搭上火箭，项目进展一飞冲天？

　　观察到这一需求，EasyDL重磅上线多人标注，化整为零、分块并行，短时间完成数据标注，模型开发流程效率再提升不是梦！

　　在多人标注中，共有三种角色：管理员、标注员、审核员。管理员创建多人标注任务，分配给指定的标注团队，标注员完成标注后，引入审核团队对标注员的工作进行审核，进一步提高了标注的准确率，保证了后续模型训练的标注准确性。审核员审核全部完成后，管理员对整体的标注效果进行验收，验收完成后标注工作正式结束。目前支持数据类型有文本、图片、音频和视频。

　　简单四步，团队协作搞定标注

　　1，管理员创建团队与任务

　　首先，管理员创建好标注团队和审核团队，并在团队里添加相关的成员并完善信息。

　　团队创建好后，就可以对已有数据集的未标注图片发起多人标注任务了。如下图：

　　目前对数据集里面未标注的数据进行任务平均分配，在任务创建时，管理员可以灵活选择是否需要标注审核、任务截止时间、成员权限和数据保存方式。

　　完成任务创建并提交后，后台会自动进行任务的平均分配，并将标注任务的链接发放到标注团队成员的邮箱中。

　　2，标注员进行标注

　　标注员点击邮箱收到的任务链接开始标注，在管理员设置的结束时间之前完成即可，标注完成后进行任务提交，根据管理员设置决定是否进行任务审核。

　　上图为标注员的标注页面，管理员可以为每个标签设置对应的颜色，标注框的颜色也会随之变化，以方案标注员进行标注和检查。同时，EasyData也支持标签置顶和锁定功能，便于标注员快速选择常用标签，提升标注效率和准确率。

　　3，审核员进行审核

　　审核员点击邮箱里面的审核任务链接，在管理员设置的结束时间之前，对标注员的标注工作进行审核，审核完成后提交任务。所有审核任务都提交后，管理员进入验收环节。在整体流程中，审核员的加入分担了管理员的审核压力，也提高了对标注员的要求，通过多种方式提升数据的标注质量，提升了验收环节的效率。

　　4，管理员验收

　　管理员可以看到标注任务和审核任务的进展，以及所有的标注详情。在需要审核的情况下，如果某个标注员的标注结果审核通过率较低，可以进行打回与重新标注，审核员与管理员也需要重新审核与验收。在验收完成之后，标注数据会保存到目标数据集中，标志着多人标注工作完成。

　　随着多人标注功能的上线，原本繁重的数据标注工作可以通过团队协作的方式进行分配，并且，引入管理员、审核员角色，将标注工作进一步细分，在保证数据质量的前提下，最大化提升团队协作效率。

　　EasyDL零门槛AI开发平台基于飞桨开源深度学习平台构建，为用户提供一站式的模型定制开发和服务。

　　在数据管理中，用户可以享受到完善安全的数据服务，包括端云一体的数据采集方案、高级数据清洗、数据扩充、智能标注与近期上线的多人协同标注能力，在多个环节持续提升数据处理效率。

　　在模型构建环节中，EasyDL支持用户零代码、自动化进行模型训练。在开发者最关注的模型精度问题上，EasyDL预置了百度自研的视觉超大规模预训练模型与语义理解模型文心ERNIE2.0，并提供迁移学习、自动超参搜索、自动数据增强等工具组件，能够让开发者用更少的数据与开发量，获取更优质的效果。在满足精度的同时，为提升训练效率，EasyDL在训练流程中也做了优化，例如分布式训练加速，用户可以自主选择多机多卡的模式，更高效地完成训练流程。同时，为了帮助用户在模型训练后快速了解模型、有针对性地进行模型调优，EasyDL支持在线查看模型的多种指标，包括精确率、召回率、F1-score、mAP等，也有热力图、混淆矩阵等功能更好地对模型效果进行归因分析。

　　值得一提的是，EasyDL的物体检测模型，针对多种场景预置了自适应训练优化机制，并提供了适应广泛业务场景的算法选型，并且在不断根据市场需求进行优化。立足于各类企业应用场景，提供兼具高精度与高性能的模型训练机制。

　　企业在AI应用时，往往面临部署的“最后一公里”问题。为此，EasyDL提供了灵活的端、边、云多种部署方案，用户可根据业务应用场景要求选择公有云、设备端、私有化、软硬一体的部署方式，更快更好地让AI赋能于各类行业与场景。

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