資料標註服務及其重要性：了解資料標註服務的定義及其重要性

資料標註服務公司為機器學習提供標註服務，利用預先訓練的模型和人工，標記圖像、文字、視訊或音訊。

資料標註的應用領域

資料標記任務由人工標記和分類物件完成，以啟用機器學習。最常見的標籤類型包括影片和圖像。

1、語意分割

語意分割指將影像中的每個像素標記為類別的過程。它在自動駕駛、機器人視覺和醫療應用中已廣泛應用。

2、多邊形註解

多邊形註解是一種透過在影像資料上繪製形狀和輪廓來偵測不規則物件的方法。註釋者可以透過在物件的外緣放置點來繪製線條，從而標記出想要分類的物件。這種方法可以用來識別和追蹤各種形狀和大小的物件。

3、邊界框

此方法的主要應用是在影像中繪製邊界框以便於識別物件。例如，在自動駕駛汽車中，邊界框可以用於識別車輛、行人和交通號誌等實體，從而幫助車輛區分它們。此外，邊界框方法還可以應用於電子商務、零售和保險公司的損壞檢測，以標記影像中的損壞區域。總之，邊界框註釋類型在深入識別影像資料中的物件方面具有廣泛的應用領域。

4、3D Cuboids

Cuboids類似邊界框，但有一個差異。註釋器說明物件的長度和寬度，就像在邊界框方法中一樣。但是，3D Cuboid方法增加了一個維度，即物件的深度。

5、線和樣條線

註釋者沿著邊界繪製線，例如道路上的車道分隔線。它也用於訓練倉庫機器人，使機器人能夠準確地將箱子排成一排。

6、地標註解

註解器在指定位置標記關鍵點。它通常用於臉部辨識應用和計數應用。它有助於了解目標對像中每個點運動的運動軌跡。

資料標註服務類型？

有4種常見的資料標註資源。企業或是個人可以依靠資料標註解決方案來滿足他們的資料標記需求。

全職/兼職員工、管理工人、承包商、群眾募資平台。

資料標註的重要性

物聯網(IoT)、機器人技術和預測分析等技術都依賴機器學習(ML)和人工智慧(AI)。現代機器學習方法依賴標註好的數據，透過提供數據標註的公司來創建標記好的數據。

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