什麼是資料標註？

在瞭解資料標註之前，先來了解人工智慧。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智慧，其實是部分替代人的認知功能。人工智慧演算法是資料驅動型演算法，也就是說，如果想實現人工智慧，首先需要把人類理解和判斷事物的能力教給計算機，讓計算機學習到這種識別能力。

要學習資料中的規律，就要假設資料是有正確答案的，很多資料是不存在所謂答案的，那麼如果我們想讓資料能有“規律”就要給資料標註。

回想一下我們是如何學習的，例如我們學習認識貓，那麼就需要有人帶著一隻貓或者貓的圖片到你面前告訴你，“這是一隻貓”。然後以後你遇到了貓，你才知道這東西叫做“貓”。

類比機器學習，我們要教它認識一隻貓，直接給它一張貓的圖片，它是完全不知道這是什麼。

我們得先有貓的圖片，上面標註著“貓”這個字，然後機器透過學習了大量的圖片中的特徵，這時候再給機器任意一張貓的圖片，它就能認出來這是貓了。

這裡順帶提一下訓練集和測試集的概念。訓練集和測試集都是標註過的資料，還是以貓為例子，假設我們有1000張標註著“貓”的圖片，那麼我們可以拿800張作為訓練集，200張作為測試集。機器從800張貓的圖片中學習得到一個模型，然後將剩下的200張機器沒有見過的圖片去給它識別，然後我們就能夠得到這個模型的準確率了。

所以目前人工智慧需要標註大量資料，即對原始資訊進行資料標註。

資料標註為透過分類、畫框、標註、註釋等，對圖片、語音、文字等資料進行處理，標記物件的特徵，以作為機器學習基礎素材的過程。

資料標註是大部分人工智慧演算法得以有效執行的關鍵環節。

資料標註的過程是透過人工貼標的方式，為機器系統可供學習的樣本。資料標註是把需要機器識別和分辨的資料貼上標籤，然後讓計算機不斷地學習這些資料的特徵，最終實現計算機能夠自主識別。

資料標註的分類

影象標註

影象標註問題的本質是視覺到語言的問題，用通俗的話說，就是“看圖說話”。

語音標註 文字標註

文字標註是指，將文字、符號在內的文字進行標註，讓計算機能夠讀懂識別，從而應用於人類的生產生活領域。

影片標註

影片標註指的是對影片進行分析，即對影片幀的資訊進行標註。

資料標註常用工具

一般來說，資料標註工具有圖片標註、文字標註、語音標註、影片標註。

丨圖片標註

工具比較多，常用的有labelImg、labelme、CVAT等工具，每個工具都可以對影象進行標註。

丨文字標註

常用的有YEDDA、SMART、Doccano等。

丨語音標註

有EchoML、Aubio以及Praat等工具。

丨影片標註

相對來說少一些，有UltimateLabeling、VATIC、VoTT等工具。

丨彙總

常用的標註工具這裡總結一下，按照執行平臺、標註形式、標註格式展示，Windows來說常用的標註工具有LabelImg、LabelMe、VOTT、Praat等。

名稱	簡介	執行平臺	標註形式	標註格式
LabelImg	著名的影象標註工具	Windows,Linux,Mac	矩形框	VOC和YOLO格式
LabelMe	著名的圖形介面標註工具，能夠標註影象和影片	Windows,Linux,Mac	多邊形、矩形、圓形、多段線、線段、點	VOC 和 COCO 格式
RectLabel	影象標註	Mac	多邊形、矩形、多 段線線段、點	YOLO、KITTI、 COCO1、CSV
VOTT	基於 Web 方式本地部署的標註工具，能夠標註影象和影片	Windows,Linux,Mac	多邊形、矩形、點	TFRecord、CSV、VoTT
LabelBox	適用於大型專案的標註工具，基於Web，能夠標註影象、影片和文字	-	多邊形、矩形、線、 點、巢狀分類	JSON 格式
VIA	VGG的影象標註工具,也支援影片和音訊標註	-	矩形、圓、橢圓、多邊形、點和線	JSON 格式
COCO UI	用於標註 COCO 資料集的工具，基於 Web 方式	-	矩形、多邊形、 點和線	COCO格式
Vatic	Vatic 是一個帶有目標跟蹤的影片標註工具，適合目標檢測任務	Linux	-	VOC 格式
BRAT	基於 Web 的文字標註工具，主要用於對文字的結構化標註	Linux	-	ANN 格式
DeepDive	處理非結構化文字的標註工具	Linux	-	NLP 格式
Praat	語音標註工具	Windows,Unix,Linux,Mac	-	JSON 格式

資料標註應用場景

自動駕駛

在汽車自動駕駛的過程中，想要讓汽車本身的演算法做到處理更多、更復雜的場景，背後就需要有海量的真實道路資料做支撐。

而這就需要依靠資料標註。

智慧安防

智慧安防是人工智慧與資訊科技結合的關鍵領域，對於城市與民生髮展有重要的意義。透過生物識別、行為監測等技術手段，廣泛地應用於城市道路監控、車輛人流監測、公共安全防範等領域。

人臉標註在智慧安防中主要應用於人臉識別與身份識別。

物品標註在智慧安防中，物品標註需要和行為標註結合。

智慧醫療

智慧醫療是透過打造健康檔案區域醫療資訊平臺，利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療裝置之間的互動，逐步達到資訊化。AI與醫療行業的結合將有望迎來跨越式發展。

醫療影像標註是對醫療影像進行區域標註及分類標註，多應用於輔助臨床診斷。人工智慧透過學習大量的醫療影像標註資料集，將會很好的輔助醫生進行臨床診斷以及提出治療方案。

除了上面幾個應用，資料標註在金融行業、家居行業、電子商務等行業也有著重要的應用。