在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級(jí)計(jì)算、腦科學(xué)等新理論、新技術(shù)以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求的共同驅(qū)動(dòng)下，人工智能呈現(xiàn)出飛躍式的進(jìn)步。作為其重要分支的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在算法、數(shù)據(jù)及算力的加持下，更是得到了飛速的發(fā)展，已經(jīng)具備大規(guī)模應(yīng)用的可行性。
從目前的落地進(jìn)展來看，人們拿起手機(jī)刷臉支付、拍照美顏、購物識(shí)圖，背后都有計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的身影。在更廣闊的行業(yè)市場，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、安防、零售、物流、醫(yī)療、文娛、無人駕駛等領(lǐng)域都在進(jìn)一步渴望著新應(yīng)用、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式的出現(xiàn)。
業(yè)界關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已觸及天花板的討論越來越多，而源頭則統(tǒng)一指向了深度學(xué)習(xí)算法。由于深度學(xué)習(xí)高度依賴大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，如果計(jì)算機(jī)視覺的精確度想要再提高，如:對(duì)非常小和模糊的目標(biāo)做檢測，在復(fù)雜光照變化下保證分割結(jié)果穩(wěn)定等，都需要分類更加細(xì)致、標(biāo)注更加細(xì)化的數(shù)據(jù)去“教導(dǎo)”深度學(xué)習(xí)算法。
以人臉識(shí)別技術(shù)為例，云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理曾表示，2015-2016年，人工智能對(duì)人臉數(shù)據(jù)訓(xùn)練的還相對(duì)粗放。但到了現(xiàn)階段，由于人工智能應(yīng)用場景的多樣性，對(duì)不同年齡、性別、膚色，不同的光線、角度的場景化要求越來越復(fù)雜，而且拍攝設(shè)備也隨著手機(jī)、相機(jī)的不斷進(jìn)化，從單鏡頭到雙鏡頭甚至增加了3D攝像設(shè)備，算法訓(xùn)練對(duì)數(shù)據(jù)的要求變得更加精細(xì)、豐富更加具有策略性。
提供更具優(yōu)勢的視覺類型數(shù)據(jù)
云測數(shù)據(jù)作為國內(nèi)數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注領(lǐng)域頭部的服務(wù)商，在創(chuàng)立之初恰逢自動(dòng)駕駛、智能安防等AI趨勢興起，各大企業(yè)需要大量的視覺類型數(shù)據(jù)以打磨自己的算法和AI能力，由此計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域也成為云測數(shù)據(jù)至今深耕最久、經(jīng)驗(yàn)最豐富的領(lǐng)域之一。
可以說，視覺類型的數(shù)據(jù)處理能力，是云測數(shù)據(jù)最為成熟的能力之一。目前，云測數(shù)據(jù)全方位支持圖片、視頻、文本、點(diǎn)云等類型的數(shù)據(jù)采集標(biāo)注，具備工具豐富、靈活，可根據(jù)企業(yè)需求定制等優(yōu)勢。并通過成熟的數(shù)據(jù)管理、質(zhì)檢等確保數(shù)據(jù)標(biāo)注的精準(zhǔn)度，契合企業(yè)對(duì)視覺類型數(shù)據(jù)的需求，可幫助企業(yè)高效高質(zhì)安全的獲取相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
以視覺類型的數(shù)據(jù)為例，云測數(shù)據(jù)的標(biāo)注精度可以完成多高呢?據(jù)云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理在某次采訪時(shí)透露，“一張人臉需要你準(zhǔn)確地在內(nèi)眼角上標(biāo)注人臉關(guān)鍵點(diǎn)，在圖片上，內(nèi)眼角也就不到100像素，而任務(wù)還會(huì)到標(biāo)注到具體哪個(gè)像素上。”
基于對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的不斷追求，在2020年的中國國際服務(wù)貿(mào)易交易會(huì)上，云測數(shù)據(jù)正式向業(yè)界發(fā)布AI數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最新成果——AI數(shù)據(jù)項(xiàng)目的最高交付精準(zhǔn)度竟提升至99.99%。這個(gè)數(shù)字標(biāo)志著，“數(shù)據(jù)”作為人工智能三大基石之一，已近邁入了高品質(zhì)時(shí)代。從此，云測數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外也就成了高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)的代名詞。
云測數(shù)據(jù):視覺數(shù)據(jù)采集標(biāo)注的引領(lǐng)者
如今，越來越多的行業(yè)在與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)結(jié)合。企業(yè)為了保持優(yōu)勢，打造持續(xù)的AI競爭力，各大企業(yè)開始與更專業(yè)的AI數(shù)據(jù)服務(wù)商緊密合作，以獲得更高質(zhì)量的場景AI數(shù)據(jù)來進(jìn)行產(chǎn)品落地前的優(yōu)化。
更高的落地需求，對(duì)視覺數(shù)據(jù)的規(guī)模、質(zhì)量、時(shí)效性上提出了更高要求。但長期與行業(yè)眾多企業(yè)的緊密合作，讓云測數(shù)據(jù)持續(xù)保持著全品類視覺數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注的優(yōu)勢。
為了提供更為專業(yè)的服務(wù)，云測數(shù)據(jù)自建數(shù)據(jù)基地和場景實(shí)驗(yàn)室的方式，打造出AI領(lǐng)域的數(shù)據(jù)“夢工廠”。目前，眾多AI巨頭、車企巨頭、大型金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及傳統(tǒng)企業(yè)等等，都與云測數(shù)據(jù)建立了良好的合作伙伴關(guān)系。
以自動(dòng)駕駛為例，為了讓機(jī)器“看見”復(fù)雜道路環(huán)境中的車道線、路標(biāo)、障礙物、行人、十字路口，以及一些長尾場景如:闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章?？康能囕v等，數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)需要采用圖像分割、連續(xù)幀標(biāo)注、2D圖像框選、3D點(diǎn)云標(biāo)注等多種標(biāo)注方式。其中，云測數(shù)據(jù)自研的3D點(diǎn)云標(biāo)注工具，能夠保證整個(gè)標(biāo)注過程流暢快捷，其效率比開源工具高5倍左右。
也是基于云測數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集標(biāo)注領(lǐng)域的不斷進(jìn)取，在近期《互聯(lián)網(wǎng)周刊》&eNet研究院、德本咨詢聯(lián)合發(fā)布的“2021數(shù)據(jù)標(biāo)注公司排行”中，云測數(shù)據(jù)憑借最高99.99%精準(zhǔn)度數(shù)據(jù)標(biāo)注能力和場景化訓(xùn)練數(shù)據(jù)方案等實(shí)力，蟬聯(lián)“數(shù)據(jù)標(biāo)注公司排行”TOP1.
數(shù)據(jù)將發(fā)揮更具現(xiàn)實(shí)的作用
創(chuàng)立了ImageNet數(shù)據(jù)集的斯坦福教授李飛飛曾在TED演講中暢想:“當(dāng)機(jī)器可以‘看到’時(shí)，醫(yī)生和護(hù)士會(huì)獲得一雙額外的、不知疲倦的眼睛，幫他們診斷病情、照顧病人；汽車可以在道路上行駛得更智能、更安全。我們會(huì)發(fā)現(xiàn)新的物種、更好的材料，還可以在機(jī)器的幫助下探索從未見過的前沿地帶。”
隨著AI技術(shù)商業(yè)化的持續(xù)深入，算法、算力方興未艾之時(shí)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)成為推動(dòng)AI深入長尾應(yīng)用的關(guān)鍵推動(dòng)力。面對(duì)長尾化的計(jì)算機(jī)視覺市場，數(shù)據(jù)能力的高低將成為一家AI公司競爭力強(qiáng)弱的重要指標(biāo)，相信在云測數(shù)據(jù)的推動(dòng)下，
更多相關(guān)產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用落地將迎來新一輪增長。
