【深度学习：Automated Data Annotation】自动数据注释完整指南

自动数据注释是一种利用人工智能辅助工具和软件的力量来加速和提高为计算机视觉模型的图像和视频创建和应用标签的质量的方法。

自动化数据注释和标签对算法模型生成的准确性、输出和结果具有巨大影响。

人工智能 (AI)、计算机视觉 (CV) 和机器学习 (ML) 模型需要高质量和大量带注释的数据，而最具成本效益和最省时的交付方式就是通过自动化。

自动数据注释和标签通常使用基于人工智能的工具和软件，使项目运行得更加顺畅和更快。与手动数据标记相比，自动化可以采用手动、人工生成的标签并将其应用于庞大的数据集。

在本终极指南中，我们涵盖了从不同类型的自动化数据标签、用例、最佳实践以及如何使用 Encord 等工具更有效地实现自动化数据注释的所有内容。

让我们深入了解…

什么是数据标注？

数据注释，也称为数据标记，因为这些术语可以互换使用，是为数据集中的机器学习算法标记对象的任务，例如图像或视频。

由于我们专注于自动化、人工智能支持的数据标记以及计算机视觉 (CV) 模型的注释，因此我们将在本文中介绍基于图像和视频的用例。

但是，您可以对任何 ML 项目使用自动数据注释和标签，例如用于自然语言处理 (NLP)、对话式 AI、语音识别和转录的音频和文本文件。

数据注释将图像或视频中的对象映射到您想要显示的 CV 模型。换句话说，你正在训练它理解什么。注释和标签是描述数据集中对象的方式，包括上下文信息。

应用于数据集的每个标签和注释都应与项目的成果、目标和目的保持一致。机器学习和计算机视觉模型广泛应用于数十个领域，拥有数百个用例，包括医疗保健、制造以及用于环境和国防目的的卫星图像。

标签和注释是算法模型学习的数据的组成部分。质量和准确性至关重要。如果您输入质量差的数据，您将得到不准确的结果。

实现自动化数据注释的方法有多种，包括监督、半监督、内部和外包。我们在本文中更详细地介绍了这些内容：什么是数据标签：完整指南。

现在，让我们深入了解注释、机器学习和数据操作团队如何自动化计算机视觉项目的数据注释。

如何自动化数据标注？

手动任务，包括数据清理、注释和标记，是任何计算机视觉项目中最耗时的部分。据 Cognilytica 称，准备工作占用了大多数 CV 项目 80% 的时间，其中注释和标签占用了 25% 的时间。

使用基于人工智能的工具和软件自动执行数据注释任务，可以大大缩短模型生产准备所需的时间。

人工智能支持的数据标记更快、更高效、更具成本效益，并减少了人为错误。然而，选择正确的基于人工智能的工具至关重要。

正如机器学习工程师和数据运营领导者所知，有数十种可用选项，例如开源、低代码和无代码以及主动学习注释解决方案、工具包和仪表板，包括 Encord。

您还可以通过多种方式实现自动化数据注释来创建所需的训练数据，例如：

• Supervised learning; 监督学习；
• Unsupervised learning; 无监督学习；
• Semi-supervised learning; 半监督学习；
• Human-in-the-Loop (HITL);
• Programmatic data labeling. 程序化数据标记。

我们在本文中更详细地比较了这些内容。

现在让我们考虑许多机器学习和数据操作领导者在开始自动化数据注释之前需要审查的最重要的问题之一：“我们应该构建自己的工具还是购买？”

构建与购买自动化数据注释工具

构建内部工具需要时间 ⏤ 6 到 18 个月 ⏤ 且成本通常在 6 到 7 位数之间。即使您外包开发工作，这也是一个资源匮乏的项目。

另外，您还必须考虑诸如“如果我们需要新功能/更新怎么办？”之类的因素。当然还有维护。您需要的功能和工具的数量与工具将处理的数据量、注释器的数量以及基于人工智能的工具在未来几个月和几年内将处理的项目数量相关。

另一方面，购买开箱即用的解决方案意味着您可以在几小时或几天内启动并运行，而不是 6 到 18 个月。几乎在所有情况下，这都可以节省更多时间，并且更具成本效益。此外，您可以根据您的用例以及数据注释和标签需求来选择工具，而不受内部工程资源的任何限制。

有关这方面的更多信息，请查看：购买与构建计算机视觉数据注释 - 哪个更好？

计算机视觉中不同类型的自动数据注释

计算机视觉是一种使用机器学习模型从基于图像和视频的数据集中提取商业和现实世界的输出和见解的方法。

计算机视觉中一些最常见的自动化数据注释任务包括：

• Image annotation; 图像标注；
• Video annotation; 视频注释；
• DICOM and medical image or video annotation. DICOM 和医学图像或视频注释。

让我们更详细地探讨这三个…

图像标注

图像注释是任何基于图像的计算机视觉模型的组成部分。特别是当您采用以数据为中心的人工智能方法或使用主动学习管道来加速模型的迭代学习时。

尽管不像视频注释那么复杂，但将标签应用于图像比许多人意识到的要复杂。

图像注释是将注释和标签应用于数据集中的图像的手动或人工智能辅助过程。使用正确的工具，您可以加速此过程，改进项目的工作流程和质量控制。

Video Annotation 视频注释

视频注释比图像注释更加复杂和细致，通常需要特定的工具来处理本机视频文件格式。

视频包含更多层数据，并且使用正确的视频注释工具，您可以确保标签从一帧到下一帧正确应用。在某些情况下，对象可能被部分遮挡或包含遮挡，并且需要基于人工智能的工具来将正确的标签应用到这些帧。

如需了解更多信息，请查看我们关于视频注释工具所需的 5 种功能的指南。

DICOM 和医学图像/视频注释

医学图像文件格式（例如 DICOM 和 NIfTI）在许多方面比图像甚至视频更加复杂和细致。

自动化计算机视觉医学图像和视频注释在医疗保健领域最常见的用例包括病理学、癌症检测、超声、显微镜检查等。

基于人工智能的模型的准确性取决于应用于数据集的注释和标签的质量。为了实现这一目标，您需要具有适当技能和工具的人工注释者，能够轻松处理数十种医学图像文件格式。

在大多数情况下，特别是在预标签和质量控制阶段，您需要专业的医学知识来确保正确创建和应用正确的标签。高精度至关重要，大多数项目都必须通过 FDA 的各种指导方针。

至于数据安全和数据合规性，您使用的任何工具都需要遵守安全最佳实践，例如 SOC 2 和 HIPAA（健康保险流通与责任法案）。项目经理需要精细地访问数据注释和标记过程的每个阶段，以确保注释者出色地完成工作。

有了正确的工具，与医疗专业人员和医疗保健数据运营团队一起设计的工具，所有这一切都更容易实施和保证。

通过我们的 DICOM 和 NIfTI 文件注释最佳实践指南了解更多信息。

自动数据注释的好处

计算机视觉和其他基于算法的模型的自动数据注释和标记包括以下内容：

• 性价比高

手动注释和标记大型数据集需要时间。这项工作的每一个小时都需要花钱。内部注释团队的费用更高。

但外包也不便宜，然后你必须考虑数据安全、数据处理、准确性、专业知识和工作流程等问题。所有这些都必须考虑到注释过程的预算中。

通过人工智能支持的自动化数据注释，人工注释团队可以手动标记一定比例的数据，然后让人工智能工具完成其余的工作。

然后，无论您使用哪种方法来管理注释工作流程 ⏤ 无监督、监督、半监督、人机交互或编程 ⏤ 注释者和质量保证 (QA) 团队成员都可以指导标记过程以提高准确性和效率。

无论哪种方式，它都比手动注释和标记整个数据集更具成本效益。

• 更快的注释周转时间

速度与准确性同样重要。越快开始训练模型，就能越早测试理论、解决偏差问题并改进 AI 模型。

自动数据标记和注释工具将为您在训练 ML 模型时提供优势。确保更快、更准确的注释周转时间，以便模型可以更轻松地从训练过渡到生产就绪。

• 一致且客观的结果

人类会犯错误。尤其是当您连续执行同一任务 8 小时或更长时间时。数据清理和注释是一项耗时的工作，并且随着时间的推移，错误或偏差渗入数据集并因此渗入 ML 模型的风险会增加。

借助人工智能支持的工具，人工注释者的工作量不再那么繁重。注释者可以花费更多的时间和精力来一次就把事情做好，从而减少必须纠正的错误数量。一旦人工智能工具接管，手动为项目的用例和目标应用最合适、准确和描述性的标签将改善自动化流程。

在基于人工智能的软件（例如主动学习管道和微模型）的支持下，数据注释任务的结果更加一致和客观。

• 提高生产力和可扩展性

最终，自动化注释工具和软件提高了相关团队的生产力，并使任何计算机视觉项目更具可扩展性。您可以处理大量数据，更准确地注释和标记图像和视频。

我可以自动化哪些标签任务？

使用正确的自动化标签工具，您应该能够轻松地自动执行大多数数据注释任务，例如对图像中的对象进行分类。以下是 AI 辅助自动化软件套件可以帮助您自动化 ML 模型的数据标记任务列表：

边界框： 在图像和视频中的对象周围绘制一个框，然后标记该对象。然后，自动化工具可以检测数据集中其他图像或视频帧中的相同或相似对象。

对象检测： 使用自动化来检测视频和图像中的对象或对象的语义实例。一旦注释者为对象创建了标签和本体，人工智能辅助工具就可以在整个数据集中准确地检测这些对象。

图像分割： 在某种程度上，这比检测更详细。分割可以深入到图像和视频中基于像素的粒度级别。通过分割，标签或掩模被应用于图像或视频的特定对象、实例或区域，然后人工智能辅助工具可以识别相同的像素集合，并在整个数据集中应用正确的标签。

图像分类： 一种训练模型以使用较小的标记图像子集来识别一组目标类别（例如图像中的对象）的方法。对图像进行分类是一个过程，还可以包括二元或多类分类，其中一个对象有多个标签/标记）。

人体姿势估计 (HPE)： 跟踪图像或视频中的人体运动是一项计算机密集型任务。 HPE 跟踪工具使这一切变得更容易，提供已准确且足够详细地标记的人体运动模式的图像或视频。

多边形和折线： 注释和标记图像的另一种方法，在图像和视频中的静态或移动对象周围绘制线条。一旦将足够多的标签应用于数据子集，自动化工具就可以接管并在整个数据集中准确地实现这些相同的标签。

关键点和基元： 也称为骨架模板，它们是用于模板化特定形状（例如 3D 长方体和人体）的数据标记方法。

多对象跟踪 (MOT)： 一种在视频中逐帧跟踪多个对象的方法。借助自动标签软件，MOT 变得更加容易，只要注释团队应用正确的标签，并且 QA 工作流程可以使这些标签在数据集中保持准确。

插值： 使用数据自动化填充视频中关键帧之间间隙的另一种方法。

自动对象分割和检测（包括实例分割和语义分割）的作用与插值类似。

现在让我们看看自动化数据注释工具所需的功能以及人工智能辅助数据标记的最佳实践。

您需要自动化数据注释工具具有哪些功能？

以下是自动化数据注释工具需要注意的 7 个功能。

支持模型或人工智能辅助标记

当然，如果您确定您的项目需要一个自动化工具，那么您必须选择一个支持模型或人工智能辅助标签的工具。

假设您已经解决了“购买与构建”问题，并选择可定制的 SaaS 平台而不是开源平台，那么您必须根据用例、功能、评论、案例研究来选择正确的工具，和定价。

首先列出您要寻找的内容的清单。这样，数据运营和机器学习团队就可以为软件解决方案应具备的人工智能辅助标签功能提供输入和想法。

支持不同类型的数据和文件格式

同样重要的是，您选择的解决方案可以支持您在项目数据集中找到的各种文件类型和格式。

例如，您可能需要为医疗机构标记和注释 2D 和 3D 图像或更具体的文件格式，例如 DICOM 和 NIfTI。

根据您的行业和用例，您甚至可能需要一个工具来处理计算机视觉应用程序的各种模式的合成孔径雷达 (SAR) 图像。

确保覆盖每个基础，并且您选择的工具支持原始格式的图像和视频，没有任何问题（例如，需要减少视频的长度）。

易于使用的工具；使用协作仪表板

考虑到通常参与计算机视觉项目的人员和利益相关者的数量，拥有一个易于使用的带有协作仪表板的标签工具至关重要。

特别是如果您外包了注释工作负载。使用正确的标签工具，您可以让每个人实时了解同一页面，同时避免任务蔓延。

数据隐私和安全

在为计算机视觉项目采购图像或视频文件时，数据运营团队需要考虑数据隐私和安全性。特别是，数据集中的图像或视频中是否存在任何个人身份数据标记或元数据。任何类似的东西都应该在数据清理过程中删除。

之后，您必须采取正确的措施来移动和存储数据集。特别是如果您所在的行业有更严格的监管要求，例如医疗保健。如果您要外包数据注释任务，那么正确执行此操作就更为重要。只有这样您才能继续进行注释过程。

综合平台确保您可以维护审计和安全跟踪，​​以便您可以证明数据安全符合相关监管机构的要求。

自动化数据管道

当项目涉及大量数据时，自动化数据管道的一种更简单的方法是使用 Encord 的 Python SDK 和 API 连接数据集和模型。这样，就可以更轻松、更快速地持续训练 ML 模型。

可定制的质量控制工作流程

使质量控制 (QC) 或 QA 工作流程可定制且易于管理。验证正在创建的标签和注释。检查注释团队是否正确应用它们。减少错误和偏差，并修复数据集中的错误。

使用正确的工具，您可以自动化此过程，并使用它来检查从开始到结束应用的人工智能辅助标签。

训练数据和模型调试

每个训练数据集都包含错误、不准确、标记不当的图像或视频帧以及错误。选择一个自动注释工具可以帮助您更快地解决这些问题。

将此纳入您的质量控制工作流程中，以便注释者可以修复错误，并且可以将重新格式化的图像或视频重新提交到训练数据集。

自动数据注释最佳实践

现在让我们快速浏览一下一些最有效的自动化数据注释最佳实践。

制定清晰的注释指南

就像机器学习模型在没有准确标记的数据的情况下无法进行训练一样，注释团队在开始工作之前也需要指南。使用他们将使用的工具创建这些指南和标准操作程序 (SOP) 文档。

将注释指南与产品的特性和功能以及您组织的内部数据最佳实践和工作流程保持一致。

设计迭代注释工作流程

使用上述作为您的流程，合并迭代注释工作流程。这样，就有了明确的步骤来处理数据、修复错误以及为数据集中的图像和视频创建正确的标签和注释。

通过自动化仪表板管理质量保证 (QA) 和反馈

在以数据为中心的模型训练中，质量至关重要。没有一个项目能够完全正确地做到这一点，因为麻省理工学院的研究发现，即使在最佳实践基准数据集中，也至少有 3.4% 的标签不准确。

然而，通过协作式自动化仪表板和专家评审工作流程，您可以减少常见质量控制难题的影响，例如图像不准确、缺失、标签错误或数据不平衡，从而导致边缘情况出现偏差或数据不足。

欲了解更多信息：以下是提高标记数据质量的 5 种方法。

使用 Encord 进行自动数据注释

借助世界领先的 AI 团队使用的 Encord 和 Encord Active 自动化工具，您可以更有效、更安全、更大规模地加速数据标记工作流程。

Encord 的创建是为了提高计算机视觉项目的自动图像和视频数据标记的效率。我们的解决方案还使管理注释者团队变得更容易、更省时间且更具成本效益，同时减少错误、错误和偏见。

Encord Active 是一个开源主动学习平台，包含计算机视觉自动化工具：换句话说，它是标签、数据和模型的测试套件。

借助 Encord，您可以利用 ML 辅助标签、培训和诊断工具更快地实现生产 AI，从而改进质量控制、修复错误并减少数据集偏差。

通过交互式仪表板和可自定义的注释工具包，使数据标记更具协作性、更快速且更易于管理。提高计算机视觉数据集的质量并增强模型性能。

要点总结

AI、ML 和 CV 模型需要高质量和大量准确标记和注释的数据来训练、学习和投入生产。

获取、清理和注释足够的数据以达到训练阶段需要时间。使用基于人工智能的工具实现自动化，加速了准备过程。

自动数据标记和注释减少了任何计算机视觉项目最关键阶段之一所涉及的时间。自动化还可以提高质量、准确性以及整个数据集中标签的应用，从而节省您的时间和金钱。