数据标注

为什么数据标注仍是AI项目最大的瓶颈 模型选型可以一天定下来，训练脚本可以半天跑通，但标注往往要拖上几周。一个两万张图的目标检测任务，人工画框按每张40秒算，需要220个工时；一批客服对话要做意图分类，光是把标签体系吵明白就得开三次会。更现实的问题是，标注质量直接决定模型上限——标注标准不统一，再好的网络结构也救不回来。 近两年真正的变化是：标注工具开始内置大模型，用SAM做实例分割的自动圈选、用大语言模型做文本预打标，人工从"从零画"退化成"改错"，效率能提升3到5倍。本文...

为什么你需要一个私有化的数据标注平台 做AI项目最头疼的不是模型调参，而是数据标注。市面上标注工具不少，但要么收费不菲，要么数据要上传到别人的服务器——当你处理的是医疗影像、金融文档这类敏感数据时，数据外流就是红线。CVAT（Computer Vision Annotation Tool）是Intel开源的标注工具，支持图像和视频标注，功能覆盖目标检测、语义分割、实例分割、关键点检测等主流任务，最关键的是可以完全本地部署，数据不出内网。 我第一次接触CVAT是在一个工业质检项...