計算機視覺圖像與視頻數(shù)據(jù)標注

定　價：￥69.00

作　者：	曠視科技數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)團隊著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115549426	出版時間：	2020-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	188	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)標注行業(yè)也迎來了飛速發(fā)展，其中與計算機視覺相關(guān)的標注數(shù)據(jù)需求量大，受關(guān)注程度很高，因此需要大量的數(shù)據(jù)標注工程師從事數(shù)據(jù)標注的工作。曠視依托自己開發(fā)的Data++數(shù)據(jù)標注平臺，以圖文并茂的方式編寫了本書，目的是指導(dǎo)數(shù)據(jù)標注人員科學(xué)、正確地進行數(shù)據(jù)標注操作。本書將會介紹人工智能的發(fā)展概況、標注行業(yè)發(fā)展的前景、數(shù)據(jù)標注的理論知識及利用曠視Data++數(shù)據(jù)標注平臺進行數(shù)據(jù)標注的基本操作流程，講解計算機視覺中的數(shù)據(jù)標注工具，如通用標注工具、檢測標注工具、識別標注工具及其他標注工具。本書適合算法工程師、數(shù)據(jù)標注工程師、數(shù)據(jù)標注公司相關(guān)從業(yè)人員閱讀，也適合高等院校計算機、人工智能、大數(shù)據(jù)專業(yè)的師生學(xué)習(xí)，還可作為高職、中職院校和培訓(xùn)學(xué)校的教材。

作者簡介

　　曠視Data++（曠視科技數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)團隊）憑借在AI領(lǐng)域的技術(shù)積累，在計算機視覺、自然語言處理、智能語音及自動駕駛等領(lǐng)域，為客戶提供數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)，數(shù)據(jù)生產(chǎn)、清洗、標注和業(yè)務(wù)數(shù)字化的整合解決方案。團隊自研的“曠視Data++數(shù)據(jù)服務(wù)平臺”，立足于數(shù)據(jù)服務(wù)全生命周期管理，旨在解決人工智能行業(yè)發(fā)展過程中面臨的各種數(shù)據(jù)困境。通過管理、工具以及算法等多種手段，在效率和質(zhì)量上均可達到行業(yè)領(lǐng)先水平。

圖書目錄

目　錄
第1章　人工智能的發(fā)展概況　1
1．1　人工智能的誕生與初興　2
1．2　人工智能的復(fù)興與計算機視覺的初露端倪　4
1．3　數(shù)據(jù)被重視，人工智能崛起　4
第2　章數(shù)據(jù)標注行業(yè)的國內(nèi)現(xiàn)狀與未來展望　7
2．1　國內(nèi)數(shù)據(jù)標注行業(yè)的現(xiàn)狀　8
2．2　數(shù)據(jù)標注工程師簡介　9
2．3　數(shù)據(jù)標注行業(yè)的發(fā)展前景　12
第3　章人工智能治理　15
3．1　人工智能的可持續(xù)發(fā)展　16
3．2　數(shù)據(jù)是AI治理的第一道防火墻　17
3．3　數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)是AI治理落地的試驗田　17
3．3．1　數(shù)據(jù)來源的合法合規(guī)問題　18
3．3．2　技術(shù)的安全性　19
3．3．3　問責(zé)機制　20
3．4　曠視，AI發(fā)展與治理雙輪驅(qū)動　20
第4章　數(shù)據(jù)標注服務(wù)產(chǎn)品及曠視Data++數(shù)據(jù)標注平臺　23
4．1　數(shù)據(jù)標注服務(wù)產(chǎn)品　24
4．2　數(shù)據(jù)服務(wù)標注平臺流程　26
4．2．1　創(chuàng)建項目　26
4．2．2　數(shù)據(jù)上傳　27
4．2．3　項目發(fā)布　27
4．2．4　項目交付　28
4．3　曠視Data++數(shù)據(jù)標注平臺　28
4．3．1　用戶注冊　29
4．3．2　標注操作流程　31
第5章　通用標注工具　35
5．1　行人屬性篩選　36
5．1．1　行人屬性篩選定義　36
5．1．2　行人屬性篩選工具介紹　37
5．1．3　行人屬性篩選分類　39
5．1．4　標注注意事項　43
5．1．5　標注難點　46
5．1．6　實際中的應(yīng)用　46
5．1．7　思考與討論　48
5．1．8　行人屬性篩選工具現(xiàn)狀及展望　48
5．1．9　小結(jié)　50
5．2　屬性標注　50
5．2．1　屬性標注工具介紹　50
5．2．2　標注內(nèi)容　52
5．2．3　標注方法　53
5．2．4　標注難點　54
5．2．5　生活中的應(yīng)用　56
5．2．6　屬性標注在Objects365中的應(yīng)用　57
5．2．7　小結(jié)　59
5．3　框+屬性　59
5．3．1　“框+屬性”工具介紹　60
5．3．2　標注方法　61
5．3．3　標注難點　64
5．3．4　生活中的應(yīng)用　66
5．3．5　小實驗　67
5．3．6　小結(jié)　67
5．4　多邊形+屬性　68
5．4．1　多邊形+屬性工具介紹　68
5．4．2　標注標準　70
5．4．3　標注難點　74
5．4．4　“多邊形+屬性”工具在生活中的應(yīng)用　75
5．4．5　小結(jié)　76
第6章　檢測標注工具　79
6．1　人臉8點　80
6．1．1　人臉關(guān)鍵點檢測定義　80
6．1．2　人臉8點工具介紹　81
6．1．3　標注方法　83
6．1．4　標注難點　84
6．1．5　生活中的應(yīng)用　90
6．1．6　小實驗　92
6．1．7　人臉8點工具現(xiàn)狀及展望　92
6．1．8　小結(jié)　93
6．2　人體骨骼點　94
6．2．1　人體骨骼點14點定義　94
6．2．2　人體骨骼點工具介紹　95
6．2．3　標注方法　97
6．2．4　標注難點　99
6．2．5　生活中的應(yīng)用　101
6．2．6　人體骨骼點工具現(xiàn)狀及未來展望　104
6．2．7　小結(jié)　104
6．3　手部關(guān)鍵點　105
6．3．1　手部關(guān)鍵點21點定義　105
6．3．2　手部關(guān)鍵點標注工具介紹　107
6．3．3　標注方法　108
6．3．4　標注難點　110
6．3．5　手部關(guān)鍵點標注提升方法　114
6．3．6　生活中的應(yīng)用　115
6．3．7　手部關(guān)鍵點工具現(xiàn)狀及展望　117
6．3．8　小結(jié)　118
第7章　識別標注工具　121
7．1　一人所屬照片清洗　122
7．1．1　一人所屬照片清洗工具介紹　122
7．1．2　標注方法　124
7．1．3　標注難點　129
7．1．4　一人所屬照片清洗工具在生活中的應(yīng)用　131
7．1．5　照片清洗工具現(xiàn)狀　133
7．1．6　小實驗　134
7．1．7　小結(jié)　134
7．2　行人重識別　135
7．2．1　行人重識別合并標注工具介紹　135
7．2．2　標注方法　142
7．2．3　標注難點　147
7．2．4　生活中的應(yīng)用　151
7．2．5　行人重識別技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展　152
7．2．6　小結(jié)　152
第8章　其他標注工具　155
8．1　視頻人臉8點　156
8．1．1　視頻人臉8點工具介紹　157
8．1．2　標注方法　159
8．1．3　生活中的應(yīng)用　161
8．1．4　視頻人臉8點工具的現(xiàn)狀與發(fā)展　164
8．1．5　小結(jié)　165
8．2　人臉3D朝向　165
8．2．1　人臉3D朝向工具　165
8．2．2　人臉3D朝向工具介紹　166
8．2．3　標注方法　167
8．2．4　標注難點　170
8．2．5　生活中的應(yīng)用　170
8．2．6　人臉3D朝向工具現(xiàn)狀與展望　171
8．2．7　小結(jié)　172
8．3　精細分割　173
8．3．1　人像摳圖工具介紹　173
8．3．2　標注方法　176
8．3．3　標注難點　185
8．3．4　生活中的應(yīng)用　186
8．3．5　精細分割標注工具的現(xiàn)狀與發(fā)展　187
8．3．6　小結(jié)　188
聲明　189