SAM如何提高标注效率？景联文标注平台助力图像标注更加高效

图像分割是计算机视觉的基础技术之一，由于图像具有复杂性，面对不同的场景需要匹配不同的图像分割模型。SAM是Meta发布的分割模型，突破了分割界限，极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。

SAM可被用在任何需要对图像进行识别和分割的场景中，能够对输入的图像进行分割，识别出不同的物体或区域，并且将其标记出来。通过不断优化算法和模型结构，可以使SAM拥有更高的准确率和更快的处理速度。SAM也注重于提高模型的鲁棒性和灵活性，使得该模型能够适应不同应用场景和数据集，并具备一定的泛化能力。

景联文科技是AI基础数据行业的头部企业，已通过将SAM集成进数据标注平台，极大地提高了图像标注效率，为用户提供更好的标注体验。基于SAM的特点为数据场景做了全面优化，使用户可以得到更加精准的标注结果。

景联文数据标注平台搭载SAM相关算法以提升标注效率。

平台支持自动识别当前图片的物体类型，对识别结果自动添加品类标签，进行特征归类或分类整理；支持通过智能AI语义分割模型配合人工手动补点；可快速完成像素级图像类别的物体区域分类标注；支持对图片物体内容进行自动打点标注；优秀的显存分配机制，支持处理更大更复杂的图像；支持多种分割结果输出；支持一键全景分割；具备自动目标检测能力，可快速实现视频抽帧后图像中相同目标的跟踪和定位。

景联文科技始终关注智能驾驶、智能家居、公共安全、智慧城市、智慧医疗、智慧金融、智能教育、智能司法等人工智能场景下的各种需求，为AI技术提供底层技术支撑。未来景联文科技会继续专注于高质量、场景化的AI数据服务，打造通用数据集、数据标平台及数据管理工具、定制化数据采集标注的AI数据全生命周期的服务布局。

标注平台支持全领域多场景数据标注需求：

1.计算机视觉

矩形框标注、关键点标注、线段标注、语义分割、实例分割标注、ocr标注、图片分类、视频标注

2.语音工程

ASR语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判定、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对

3.自然语言理解

ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译

4.自动驾驶点云

3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注

在数据标注平台的流程管理上，景联文科技重视作业协同化，可准确把控从创建任务、分配任务、标注流转到质检/抽检等环节，实现对数据过程中全流程掌控，数据标准后经过审核、质检、验收等不同环节确保数据准确性，且每个环节都有专业人员来把控标注数据的质量和时间节点，做好上下游工作环节完美衔接，可以在保证质量的前提下提高效率。此外，景联文科技遵循标审分离原则，风险管控机制完善，并支持平台私有化部署，可以更好的提高数据标注的效率和精确度，全方位保证数据的隐私安全。

通过智能化的标注平台产品赋能AI训练数据行业，能够有效提高人机协作效率扩大产能，及时调整标注方案做好逾期风险管控，准确把控数据质量问题，为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力，节省企业的时间和开发成本，实现人力驱动向技术驱动的重要升级。

景联文科技｜数据采集｜数据标注

助力人工智能技术，赋能传统产业智能化转型升级

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