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计算机视觉图像与视频数据标注（全新未拆封）

旷视科技数据业务团队 / 人民邮电出版社 / 2020-12 / 其他

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图书 > 计算机与互联网
计算机视觉图像与视频数据标注
作者: 旷视科技数据业务团队

出版社: 人民邮电出版社

出版时间: 2020-12

版次: 1

ISBN: 9787115549426

定价: 69.00

装帧: 其他

开本: 其他

纸张: 胶版纸

页数: 188页

字数: 252千字
内容简介：

随着人工智能和大数据技术的发展，数据标注行业也迎来了飞速发展，其中与计算机视觉相关的标注数据需求量大，受关注程度很高，因此需要大量的数据标注工程师从事数据标注的工作。旷视依托自己开发的Data 数据标注平台，以图文并茂的方式编写了本书，目的是指导数据标注人员科学、正确地进行数据标注操作。本书将会介绍人工智能的发展概况、标注行业发展的前景、数据标注的理论知识及利用旷视Data 数据标注平台进行数据标注的基本操作流程，讲解计算机视觉中的数据标注工具，如通用标注工具、检测标注工具、识别标注工具及其他标注工具。本书适合算法工程师、数据标注工程师、数据标注公司相关从业人员阅读，也适合高等院校计算机、人工智能、大数据专业的师生学习，还可作为高职、中职院校和培训学校的教材。

作者简介：

旷视Data （旷视科技数据业务团队）凭借在AI领域的技术积累，在计算机视觉、自然语言处理、智能语音及自动驾驶等领域，为客户提供数据咨询服务，数据生产、清洗、标注和业务数字化的整合解决方案。团队自研的“旷视Data 数据服务平台”，立足于数据服务全生命周期管理，旨在解决人工智能行业发展过程中面临的各种数据困境。通过管理、工具以及算法等多种手段，在效率和质量上均可达到行业领先水平。

目录：

目　录

第1章　人工智能的发展概况　1

1.1　人工智能的诞生与初兴　2

1.2　人工智能的复兴与计算机视觉的初露端倪　4

1.3　数据被重视，人工智能崛起　4

第2　章数据标注行业的国内现状与未来展望　7

2.1　国内数据标注行业的现状　8

2.2　数据标注工程师简介　9

2.3　数据标注行业的发展前景　12

第3　章人工智能治理　15

3.1　人工智能的可持续发展　16

3.2　数据是AI治理的第一道防火墙　17

3.3　数据服务产业是AI治理落地的试验田　17

3.3.1　数据来源的合法合规问题　18

3.3.2　技术的安全性　19

3.3.3　问责机制　20

3.4　旷视，AI发展与治理双轮驱动　20

第4章　数据标注服务产品及旷视Data 数据标注平台　23

4.1　数据标注服务产品　24

4.2　数据服务标注平台流程　26

4.2.1　创建项目　26

4.2.2　数据上传　27

4.2.3　项目发布　27

4.2.4　项目交付　28

4.3　旷视Data 数据标注平台　28

4.3.1　用户注册　29

4.3.2　标注操作流程　31

第5章　通用标注工具　35

5.1　行人属性筛选　36

5.1.1　行人属性筛选定义　36

5.1.2　行人属性筛选工具介绍　37

5.1.3　行人属性筛选分类　39

5.1.4　标注注意事项　43

5.1.5　标注难点　46

5.1.6　实际中的应用　46

5.1.7　思考与讨论　48

5.1.8　行人属性筛选工具现状及展望　48

5.1.9　小结　50

5.2　属性标注　50

5.2.1　属性标注工具介绍　50

5.2.2　标注内容　52

5.2.3　标注方法　53

5.2.4　标注难点　54

5.2.5　生活中的应用　56

5.2.6　属性标注在Objects365中的应用　57

5.2.7　小结　59

5.3　框属性　59

5.3.1　“框属性”工具介绍　60

5.3.2　标注方法　61

5.3.3　标注难点　64

5.3.4　生活中的应用　66

5.3.5　小实验　67

5.3.6　小结　67

5.4　多边形属性　68

5.4.1　多边形属性工具介绍　68

5.4.2　标注标准　70

5.4.3　标注难点　74

5.4.4　“多边形属性”工具在生活中的应用　75

5.4.5　小结　76

第6章　检测标注工具　79

6.1　人脸8点　80

6.1.1　人脸关键点检测定义　80

6.1.2　人脸8点工具介绍　81

6.1.3　标注方法　83

6.1.4　标注难点　84

6.1.5　生活中的应用　90

6.1.6　小实验　92

6.1.7　人脸8点工具现状及展望　92

6.1.8　小结　93

6.2　人体骨骼点　94

6.2.1　人体骨骼点14点定义　94

6.2.2　人体骨骼点工具介绍　95

6.2.3　标注方法　97

6.2.4　标注难点　99

6.2.5　生活中的应用　101

6.2.6　人体骨骼点工具现状及未来展望　104

6.2.7　小结　104

6.3　手部关键点　105

6.3.1　手部关键点21点定义　105

6.3.2　手部关键点标注工具介绍　107

6.3.3　标注方法　108

6.3.4　标注难点　110

6.3.5　手部关键点标注提升方法　114

6.3.6　生活中的应用　115

6.3.7　手部关键点工具现状及展望　117

6.3.8　小结　118

第7章　识别标注工具　121

7.1　一人所属照片清洗　122

7.1.1　一人所属照片清洗工具介绍　122

7.1.2　标注方法　124

7.1.3　标注难点　129

7.1.4　一人所属照片清洗工具在生活中的应用　131

7.1.5　照片清洗工具现状　133

7.1.6　小实验　134

7.1.7　小结　134

7.2　行人重识别　135

7.2.1　行人重识别合并标注工具介绍　135

7.2.2　标注方法　142

7.2.3　标注难点　147

7.2.4　生活中的应用　151

7.2.5　行人重识别技术现状与发展　152

7.2.6　小结　152

第8章　其他标注工具　155

8.1　视频人脸8点　156

8.1.1　视频人脸8点工具介绍　157

8.1.2　标注方法　159

8.1.3　生活中的应用　161

8.1.4　视频人脸8点工具的现状与发展　164

8.1.5　小结　165

8.2　人脸3D朝向　165

8.2.1　人脸3D朝向工具　165

8.2.2　人脸3D朝向工具介绍　166

8.2.3　标注方法　167

8.2.4　标注难点　170

8.2.5　生活中的应用　170

8.2.6　人脸3D朝向工具现状与展望　171

8.2.7　小结　172

8.3　精细分割　173

8.3.1　人像抠图工具介绍　173

8.3.2　标注方法　176

8.3.3　标注难点　185

8.3.4　生活中的应用　186

8.3.5　精细分割标注工具的现状与发展　187

8.3.6　小结　188

声明　189

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