开发者学习笔记【阿里云人工智能工程师ACA认证（2023版）:数据标注（一）】
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数据标注（一）
内容介绍
一、 数据标注概述及重要性
二、 多类型数据的标注方法及标准
三、 数据标注的常用文件格式
四、 机器学习PAI平台的智能标注概述
五、 实验：基于ITA智能标注平台的服饰品类图形标注
一、数据标注概述及重要性
提问
同学们来思考一个问题，在我们的数据处理完成之后，把我们的数据输入给机器实习模型学习之前，一般情况之下，我们还需要做哪些？
有同学提到，我们需要告诉模型这些数据代表什么。例如，我们可以考虑猫狗识别的例子，我们不能仅仅输入图片而不提供额外信息。如果我们只是将两张图片输入计算机，但不告诉计算机这些数据代表猫和狗，那将无法实现识别。因此，我们需要对这些图片进行标记，即数据标注。
首先，数据标注是人工智能算法有效运行的关键环节之一。它利用标注工具，通过手动或自动方式对人工智能学习数据进行处理。这包括为数据贴上标签、对数据进行分类、甚至在图像上划定边界框。通过这些操作，我们让计算机不断学习数据的特征，以便最终实现自主识别的效果。换句话说，数据标注是分类、划框等操作的过程，用于处理语音、图片、文本等数据，以提高机器学习和深度学习模型的准确性。
数据标注通常涉及三大类：语音标注、图片标注和文本标注。
具体的标注方法可以通过绘制边界框等方式来完成。一旦完成标注，我们就可以为后续处理提供相应的训练数据。
数据标注的应用场景广泛，包括语音识别、无人驾驶车辆识别、人脸识别、花卉识别、文本识别等领域，这些场景中的模型需要通过标注数据来学习规律和特征。
因此，首要任务是准备一个标注数据集，无论是通过人工还是自动化方式收集的数据，都需要经过数据标注。
只有在数据标注完成后，这些数据才能被有效地使用。标注数据的准确性和数量将直接影响整个数据集的质量。在进行人工智能算法的训练时，训练数据的质量越高，最终模型的预测效果也会更好。因此，数据标注在整个过程中扮演着非常重要的角色。
二、多类型数据的标注方法及标准
接下来，我们将学习不同类型的数据以及它们的标注方法和标准。首先，我们来看图像标注的一种方法，它分为几个主要部分：
1、第一部分是目标定位，包括二维和三维边界框。
我们首先来讨论目标定位，这是图像标注中常见的任务类型之一。在这个任务中，我们需要精确地标注出图像中指定的目标对象，如花瓶或花树，将边界框完全包围目标对象。
2、第二部分是图像分类。
图像分类的目标是理解每张图像的内容，并将其归类到相应的类型。
3、第三部分是直线和曲线标注。
通常用于分割对象的边界，尤其在自动驾驶中常见。
4、第四类是多边形标注，也称为轮廓标注。
通常用于不规则目标对象，需要在目标的关键点上进行标注，以反映其轮廓和形状。最后，我们有语义分割，这是根据物体属性对图像进行区域划分并标记属性的方法，以用于训练图像识别模型。
5、第五类是语义分割标注。
语义分割需要根据语义信息划分整个场景图像，例如，我们可以标记出车辆、道路和植物等区域，用不同颜色表示它们。接下来，我们将了解图像标注的五大类别。
首先是目标检测，这个任务要求我们定位图像中的具体目标，最常用的工具是边界框。
举例来说，在这张包含多个动物的图像中，我们希望检测图中的兔子和小猫。因此，我们使用边界框来精确框出兔子和小猫所在的区域。目标检测通常应用于车辆检测、行人检测以及图像搜索等领域。
第二个图像标注类别是分割，前面我们已经简要介绍了语义分割。语义分割的任务是识别图像中存在的对象内容及其位置，通常使用多边形描绘工具、笔刷工具和超像素工具。在这个示例中，我们需要描绘出汽车和人的轮廓，然后将其组成多边形，从而分割出汽车和人物的部分。语义分割经常应用于自动驾驶场景识别以及服装分类等领域。
第三类是图像分类，这是将输入图像与预定义分类标签匹配的任务。例如，在这个示例中，分类标签集合包括篮球和足球，而图像中的人们正在打篮球，因此我们应将图像分类为篮球。图像分类通常应用于图像排序和图像搜索等领域。
第四类是光学字符识别（OCR），它涉及将图像中的文字转化为文本格式，然后根据文本信息的类别对图像进行分类。OCR常用于身份证识别、文档识别以及车牌识别等领域，如左侧的火车票示例所示，通过OCR技术，我们可以自动识别出票据上的文本内容。
最后一类是图像的综合标注，这意味着在一组标签集合中，对输入图像的内容进行标签匹配。例如，将绿色框框标记为"人"，将红色车标记为"房车"。这种综合标注方法通常用于自动驾驶和内容识别等领域。
让我们介绍两款常用的图像标注工具。首先是一款名为的图形图像注释工具，它是使用Python的Qt库开发的。
这支持标注工具的一个优点是它能够跨Windows系统使用，而且安装使用也相对简单。然而，它的一个缺点是只支持单个边界框的标注，因此主要用于图像分类和目标检测。
另一款软件叫做，它支持矩形、线条和点的标注，同样具有图形界面。它支持导出适用于语义分割和实例分割的标签文件，因此主要用于语义分割领域。除此之外，还有其他许多图像标注工具。
接下来，让我展示一个图像标注的示例，使用了多边形标注工具。
标注完成后，会在当前图像路径生成一个文件，其中包含目标物体（如汽车）的标签和颜色等信息。
前面我们提到，图像标注的质量将直接影响最终模型训练的结果。因此，让我们简要讨论一下图像标注的质量标准。图像标注的质量取决于像素级别标注的准确性。简单来说，标注的像素点越接近目标物体的边缘，标注质量越高，但标注难度也越大。对于边界框标注，我们需要确保边界框紧密包围目标物体。
例如，在这只小猫的标注中，边界框刚好包裹住了大部分猫的身体，但底部和耳朵可能没有被包括。与之相比，兔子的标注更准确，因为边界框紧密包围了整个物体。对于多边形标注，我们希望多边形边框能够紧密贴合物体的边缘。在这两个示例中，与小车标注相比，人物的标注更准确，因为它更紧密地符合人物的轮廓。
对于小车的标注，我们可以看到存在一些空隙，可以进一步改进，以更紧密贴合小车的轮廓。
文本标注通常可以分为四个主要类别：
第一个类别是文本分类标注，它涉及对文本进行分类的过程，包括单标签和多标签的分类，主要应用于情感分析、新闻分类等任务。例如，根据用户的评论对其情感进行标签化，如“服务很好”是一个积极的标签，而“不满意”则是一个消极的标签。这是文本的分类标注。
第二类是文本实体标注，它涉及对文本中的通用实体进行标注，主要用于识别商品名称或新闻主体词等。例如，对于下面的文本示例，人名如"科恩"和"霍斯"，公司名如"雅虎"以及职务名如"CEO"都被标注出来。这是文本的实体标注。
第三类是文本词性标注，它实际上是对单词的性质进行标注，如名词、动词等。这通常用于数据清理、预处理和增强文本处理程序的数据。例如，在下面的例子中，"买衣服"中的"买"是一个动词，而"淘宝"是一个名词。这是文本的词性标注。
最后一类是文本实体关系标注，它涉及对文本中实体之间的关系进行标注，通常用于知识图谱等领域。例如，在下面的新闻示例中，我们可以对实体之间的关系进行标注。接下来，让我们看一下文本标注质量的标准。
文本标注的质量取决于像素级别的标注准确性。简而言之，标注的像素点越接近文本的边缘，标注质量越高，但也越具有挑战性。对于文本分类标注，我们需要确保标签与文本内容的匹配度。标注的质量直接影响后续模型的性能。
首先对于文本的标注来说，我们要情感符合真实的句子情感，我们的语义标注要标注正确的一个语义。对于多音字来说的，我们要符合字典当中的这个读音。此外，我们需要对文本当中感兴趣的内容进行适当的，需要将我们文本分成词语，并对词语进行词性的标注，比如形容词，名词，动词。之后，我们要去掉对文本的含义无用的这些词语，比如说我们的一些标点符号，这样我们就可以得到一个质量较高的文本的标注了。
语音标注是对语音对应的信息进行标记的过程，主要应用于语音识别和实时翻译等领域。语音标注工具主要用于分析、标注、处理和合成数字化语音信号。语音标注类别主要包括音频分类、音频分割和音频识别。
音频分类指的是在一组固定的分类标签中，找到与输入音频内容相匹配的一个或多个标签，并将其分配给该输入音频。这通常用于识别音频场景中的不同类别，如野外动物声音分类或噪音分类。
音频分割是指通过识别音频内容并将其分割成多个片段，然后为每个片段分配不同的标签。这通常用于对话内容的分析，将不同的对话片段归类到不同的标签中。
音频识别则是将一段音频识别为文本内容，并可进行相应标签的匹配。这常用于方言识别和语音标注。在进行语音标注时，首先要检查音频中的语音是否有效。如果带有说话人的方言或多人说话，需要标记口音和说话人的数量。同时，如果音频中存在明显的噪音，也需要进行噪音标注。最重要的是，语音标注必须与实际发音内容完全一致，以确保文本的准确性。
