现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。
因此，本文主要讲解数据标注。文章共两个部分：（1）数据标注综述（2）数据标注实践要点
本文是第一部分：数据标注综述
1、数据标注的作用
数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。人工智能算法是数据驱动型算法，也就是说，如果想实现人工智能，首先需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机学习到这种识别能力。
数据标注的过程是通过人工贴标的方式，为机器系统可供学习的样本。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。
2、数据标注的质量及标注流程
数据的高质量体现在两个方面：一个标注的数量多，二是标注的质量高。
图像标注的质量标准：图像标注的质量好坏取决于像素点的判定准确性。标注像素点越接近被标注物的边缘像素，标注的质量就越高，标注的难度也越大。如果图像标注要求的准确率为100%，标注像素点与被标注物的边缘像素点的误差应该在1个像素以内。
语音标注的质量标准：语音标注时，语音数据发音的时间轴与标注区域的音标需保持同步。标注于发音时间轴的误差要控制在1个语音帧以内。若误差大于1个语音帧，很容易标注到下一个发音，造成噪声数据。
文本标注的质量标准：文本标注涉及到的任务较多，不同任务的质量标准不同。例如：分词标注的质量标准是标注好的分词与词典的词语一致，不存在歧义；情感标注的标注质量标准是对标注句子的情感分类级别正确。
多数投票算法（majority voting，MV）是常用的标注质量评估算法。MV 算法是由约翰逊提出的一种通用性强的质量控制算法。它将绝大多数用户选择的结果视为最终结果。其基本思想为：假设有(m)个图像标注任务((t_1,t_2,...t_m))，每个任务(t_i)对应一个二元分类。为提高标注质量和标注可靠性，将需要标注的对象(x_i)分配给(N)个员工（一共(M)个员工，(N≤M)）。每个工人的标注结果为(y_i^jinleft{ 0,1 ight})，再根据((y_i^1,...y_i^N))推断出(x_i)的最终标签，其计算公式为：
(hat{y_i}= egin{cases}1,
& dfrac{1}{N}egin{matrix} sum_{j=1}^N y_i^j end{matrix}>dfrac{1}{2}\ random guess,
& dfrac{1}{N}egin{matrix} sum_{j=1}^N y_i^j end{matrix}=dfrac{1}{2} \ 0,
& dfrac{1}{N}egin{matrix} sum_{j=1}^N y_i^j end{matrix}<dfrac{1}{2}
end{cases})
图像数据的标注流程为：
（1）数据清洗：排除数据存在缺失值、噪声数据、重复数据等质量问题。
（2）数据标注：划分标注任务、制定标注规范。进行标注任务。
（3）标注检验：由标注审核员或机器质检机制，审核标注质量
3、常用的标注工具
点击标注工具的名称，即可获取下载地址。每个链接我都试了，如果连接不上可能是需要挂梯子。
| 名称 | 简介 | 运行平台 | 标注形式 | 标注格式 |
| LabelImg | 著名的图像标注工具 |
Windows,Linux,Mac |
矩形框 | VOC和YOLO格式 |
| LabelMe |
著名的图形界面标注工具，能够标注图像和视频 |
Windows,Linux,Mac |
多边形、矩形、圆形、多段线、线段、点 |
VOC 和 COCO 格式 |
| 图像标注 | Mac |
多边形、矩形、多段线线段、点 |
YOLO、KITTI、 COCO1、CSV | |
| VOTT |
基于 Web 方式本地部署的标注工具，能够标注图像和视频 |
Windows,Linux,Mac |
多边形、矩形、点 |
TFRecord、CSV、VoTT |
| LabelBox |
适用于大型项目的标注工具，基于Web，能够标注图像、视频和文本 |
- |
多边形、矩形、线、 点、嵌套分类 |
JSON 格式 |
| VIA |
VGG的图像标注工具,也支持视频和音频标注 |
- |
矩形、圆、椭圆、多边形、点和线 |
JSON 格式 |
| COCO UI |
用于标注 COCO 数据集的工具，基于 Web 方式 |
- |
矩形、多边形、 点和线 |
COCO格式 |
| Vatic |
Vatic 是一个带有目标跟踪的视频标注工具，适合目标检测任务 |
Linux | - | VOC 格式 |
| BRAT |
基于 Web 的文本标注工具，主要用于对文本的结构化标注 |
Linux | - | ANN 格式 |
| DeepDive | 处理非结构化文本的标注工具 | Linux | - | NLP 格式 |
| Praat | 语音标注工具 |
Windows,Unix，Linux,Mac |
- | JSON 格式 |
| 精灵标注助手 | 多功能标注工具 |
Windows,Linux,Mac |
矩形、多边形和曲线 | XML 格式 |
Reference
[1]蔡莉,王淑婷,刘俊晖,朱扬勇.数据标注研究综述[J].软件学报,2020,31(02):302-320.