上海道路数据标注外包模式

数据标注的市场结构，工厂结构，即成立专门的数据标注公司，有稳定的标注人员。相对于众包结构，数据工厂的优势是标注人员稳定，需求方和数据标注方能即时沟通，沟通成本降低，同时，数据传递也有源可溯，降低了数据泄露的可能性。但工厂结构的公司也有它的烦恼。现在市场上工厂结构的数据公司两极分化明显，较大的长期员工可以达到上千人。而较小的，只有几个人，很多小团队还存在有项目时成立，没项目时解散的现象。由于人工成本风险较高。近年来一些众包平台也开始对入驻的数据标注团队进行测评，提升平台整体的竞争能力。上海道路数据标注外包模式

专业团队通过自建标注团队，建立完善的人员培训、管理体系，提高标注员应对不同标注场景的能力，可有效提高标注效率，规避不必要的标注质量问题。标注工具的选择，标注的形式确定后，就是对标注工具的选择了。一般也是由算法人员提供。大公司可能会内部开发一个专门用于数据标注的可视化工具。不同的方向，方式及需求不一样，针对图片类，常见数据标注为2D拉框、多边形拉框，对于智能驾驶行业，可能数据标注方向更多为车道线、语义分割等。成都车辆数据标注外包供应商人工智能的指数级增长，以及越来越多样化数据标注场景。

如何提高数据标注质量，提供精细化标注数据集？在AI商业化落地进程加快的大背景下，低质量的标注数据集已经成为阻碍行业发展的重要因素，如何提高标注数据质量成为众多数据服务提供商寻求行业突破的重点。提高标注质量，可以从以下几个方面入手：建立完善的人员培训、管理体系，目前数据标注行业主流的项目运行方式有三种，分别是转包、众包与自建标注团队。转包与众包模式较为灵活，但因为对人员的不可把控性，所以很难保证交付数据的质量。

数据标注外包的优势：大规模，用于训练机器学习模型的数据通常都需要百万级别才能让模型反馈较优的结果。尽管机器学习项目的复杂程度大相径庭，但它们都有一个共同的需求：需要大量高质量的数据来训练模型。大多数公司根本没有大规模数据标注项目所需的现成资源，而且从公司内部中要求研发和其他团队成员执行数据标注任务的代价也非常巨大。为了覆盖系统在现实世界中可能遇到的数据，外包可按需提供大量合格人员来执行这些任务。随着数据标注项目的发展，客户的需求也逐渐多样化。数据标注的市场结构，工厂结构，即成立专门的数据标注公司。

和小编一起来看看与数据标注外包相关的一些知识的介绍，数据标注主要的应用场景：无论全职、兼职，数据标注人员的从业人数之所以屡创新高，主要归因于人工智能的指数级增长，以及越来越多样化数据标注场景。目前主要的应用场景包括：交通、金融行业、医疗行业、家居行业、安防行业、公共服务、电子商务等。数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，实现计算机能够自主识别。数据标注类型区域标注应用在自动驾驶。上海特殊场景数据标注外包供应商

提高数据标注质量，提供精细化标注数据集。上海道路数据标注外包模式

如何提高数据标注质量？建立完善的数据管理、质检体系，数据服务企业根据行业经验制定质量监管制度，通过贯通整个业务流程的一体化数据平台对各个环节人员行为和数据质量进行把控，可有效提高标注数据质量。具体措施如下：拥有实时量化的可视化管理系统，随着基础数据需求多样化，以及复杂程度的提升，以往项目经理“人管人”的管理方式和使用单一工具应对单一需求的执行方式在质量和效率上都显得捉襟见肘。因此，拥有一套自主研发管理和执行一体化平台，能在提升人机协作效率，扩大产能，灵活可变地增加标注能力之外，准确地把控每一环节的数据质量问题。上海道路数据标注外包模式

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