标注专题

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

烟火目标检测数据集 7800张烟火检测带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集，专门用于烟火目标检测，是一个非常有价值的资源，尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍：数据集名称：烟火目标检测数据集数据集规模：图片数量：7800张类别：主要包含烟火类目标，可能还包括其他相关类别，如烟火发射装置、背景等。格式：图像文件通常为JPEG或PNG格式；标注文件可能为X

利用matlab bar函数绘制较为复杂的柱状图，并在图中进行适当标注

示例代码和结果如下：小疑问：如何自动选择合适的坐标位置对柱状图的数值大小进行标注？😂 clear; close all;x = 1:3;aa=[28.6321521955954 26.2453660695847 21.69102348512086.93747104431360 6.25442246899816 3.342835958564245.51365061796319 4.87

vue3 为组件的 emits 标注类型，defineEmits基于类型的定义的简单理解

1）在 <script setup> 中，emit 函数的类型标注也可以通过运行时声明或是类型声明进行。 2）基于类型的： const emit = defineEmits<{ (e: 'change', id: number): void (e: 'update', value: string): void }>() 说明：e: 指定了方法名，id:数字型的参数，这个就是限定了方法名及

水面垃圾检测数据集 3000张水面垃圾带标注 voc yolo

数据集概述该数据集包含3000张图像，专注于水面垃圾的检测。数据集已经按照VOC（Visual Object Classes）和YOLO（You Only Look Once）两种格式进行了标注，适用于训练深度学习模型，特别是物体检测模型，用于识别水面上的各种垃圾。数据集特点多样性：包含3000张图像，涵盖了多种类型的水面垃圾，确保模型能够识别各种类型的垃圾。双标注格式：提供VO

军事目标无人机视角检测数据集 3500张坦克带标注voc

数据集概述该数据集包含3500张无人机拍摄的图像，主要用于坦克目标的检测。数据集已经按照VOC（Visual Object Classes）标准进行了标注，适用于训练深度学习模型，特别是物体检测模型。数据集特点目标明确：专注于坦克这一特定军事目标的检测。多样视角：图像采集自无人机的不同飞行高度和角度，涵盖了各种环境下的坦克图像。高质量标注：每个坦克实例都被精确标注，包括位置信息和类别

数据标注：深度学习图像自动标注及数据管理工具软件（包括可运行软件）

深度学习具有传统算法无法比拟的拟合能力，已经在工业领域的诸多方面得到了非常广泛的应用。然而，训练数据集的搭建需要大量的人工标注数据，为了尽可能的减少人工标注数据的工作量，开发了一套可以辅助人工进行数据标注的软件工具。该软件主要针对目标检测图像标注，能够生成txt和xml文件格式的标签。另外，软件还实现了标注数据整理的功能。下载链接：https://download.csdn.net/

数据标注：批量转换json文件，出现AttributeError: module ‘labelme.utils‘ has no attribute ‘draw_label‘错误

labelme版本更换为3.11.2 "D:\Anaconda3\Lib\site-packages\labelme\utils\draw.py"缺失？： import ioimport os.path as ospimport numpy as npimport PIL.Imageimport PIL.ImageDrawimport PIL.ImageFontdef label_co

数据标注：PascalVOC模式到YOLO模式的一键转化

import osimport xml.etree.ElementTree as ETfrom decimal import Decimaldirpath = 'E:\\0911-0951最后一个文件夹\\20190215-211313 {3D675E7F-B913-41B0-B915-9381A662A919}(SHDT-0916(A))\\ZXB_LC01D\\xml' # 原来存放xm

YOLO标注文件清洗案例代码-学习篇

背景简介 YOLO标注文件清洗训练一个人工智能算法需要一个庞大的数据集，这个数据集需要进行人为标注但由于出现意外，造成部分数据丢失，使得标注文件和图片文件的文件名前缀不能一一对应需要写一段代码将可以文件名前缀一一对应的文件保存到一个新的文件夹中，已完成数据的清洗问题背景待清洗的文件目录，images中是图片，labels中是txt标注文件，标注后images和labels中的文件名

Mapmost让你实现地图标注自由

最近在勤勤恳恳（moyuhaushui）搬砖之余，偶然间看到一个在线古籍图书馆，虽然对文言文阅读的心理障碍不亚于英文阅读理解，但网站中有很多历史图集还是引起了兴趣。比如这幅《水经注图》，顺藤摸瓜的瞧，才理解《水经注图》是以《水经注》为基础绘制的一部历史地理地图集，由清代杨守敬与熊会贞编绘。而我们课本中学过的《三峡》取自《水经注》，由北魏地理学家郦道元所撰，《水经注》名为对《水经》的注解，但实际上是

openlayer实现仿各大地图的标注点触碰样式变换

关键经过反复的实验，成功的关键是利用select控件来改变样式，同时要注意避免因select的注册而锁住地图。代码记住要用styleFunction来写入样式，同时注意不能单独设置要素的样式，一旦设置无法再转换。 var select = new ol.interaction.Select({condition: function(evt) {return evt.orig

情感分析和语音分析的人工标注问题

目录 1. 半监督学习2. 无监督学习3. 迁移学习4. 弱监督学习5. 数据增强6. 众包标注7. 利用公开数据集8. 自监督学习总结尽管人工标注是情感分析和语音分析中常用的高质量数据获取方法，但也存在一些替代方法或辅助方法，可以在某些情况下减少人工标注的需求或完全替代人工标注。这些方法包括半监督学习、无监督学习、迁移学习、以及利用已有的标注数据集等。 1. 半监督学习

如何使用未标注数据对LLMs进行微调

Abstract 本研究专注于利用和选择大量的未标注开放数据来对预训练语言模型进行预微调。目标是尽量减少后续微调中对成本高昂的特定领域数据的需求，同时达到期望的性能水平。尽管许多数据选择算法是为小规模应用设计的，这使得它们不适用于作者的场景，但一些新兴方法确实适用于语言数据规模。然而，它们通常优先选择与目标分布对齐的数据。当从零开始训练模型时，这种策略可能很有效，但当模型已经在一个不同的分布

NLP-文本处理：依存句法分析（主谓、动宾、动补...）【基于“分词后得到的词语列表A”+“A进行词性标注后得到的词性列表B”来进行依存句法分析】【使用成熟的第三方工具包】

句法分析（syntactic parsing）是自然语言处理中的关键技术之一，它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。对句法结构进行分析，一方面是语言理解的自身需求，句法分析是语言理解的重要一环，另一方面也为其它自然语言处理任务提供支持。例如句法驱动的统计机器翻译需要对源语言或目标语言（或者同时两种语言）进行句法分析。第三方工具包：哈工大LTP首页哈工大LTP4 文档

NLP-信息抽取：关系抽取【即：三元组抽取，主要用于抽取实体间的关系】【基于命名实体识别、分词、词性标注、依存句法分析、语义角色标注】【自定义模板/规则、监督学习（分类器）、半监督学习、无监督学习】

信息抽取主要包括三个子任务：实体抽取与链指：也就是命名实体识别关系抽取：通常我们说的三元组(triple)抽取，主要用于抽取实体间的关系事件抽取：相当于一种多元关系的抽取一、关系抽取概述关系抽取通常在实体抽取与实体链指之后。在识别出句子中的关键实体后，还需要抽取两个实体或多个实体之间的语义关系。语义关系通常用于连接两个实体，并与实体一起表达文本的主要含义。常见的关系抽取结果

NLP-文本处理：词性标注【使用成熟的第三方工具包：中文（哈工大LTP）、英文（）】【对分词后得到的“词语列表”进行词性标注，词性标注的结果用于依存句法分析、语义角色标注】

词性: 语言中对词的一种分类方法，以语法特征为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果, 常见的词性有14种, 如: 名词, 动词, 形容词等. 顾名思义, 词性标注(Part-Of-Speech tagging, 简称POS)就是标注出一段文本中每个词汇的词性. 举个栗子: 我爱自然语言处理==>我/rr, 爱/v, 自然语言/n, 处理/vnrr: 人称代词v: 动词n: 名词vn

keras missing label unlabeled 未标注类如何训练如何自定义损失函数去除未标注类缺少标签

我从这里找到的答案： def ignore_unknown_xentropy(ytrue, ypred):return (1-ytrue[:, :, :, 0])*categorical_crossentropy(ytrue, ypred) 然后下面是我的代码：我感觉看到这个帖子的应该都看得懂吧（其实就是懒得解释了，请看注释） from __future__ import print_

keras 实现dense prediction 逐像素标注语义分割像素级语义标注 pixelwise segmention labeling classification 3D数据

主要是keras的示例都是图片分类。而真正的论文代码，又太大了，不适合初学者（比如我）来学习。所以我查找了一些资料。我在google 上捞的。其中有个教程让人感觉很好.更完整的教程。另一个教程。大概就是说，你的输入ground truth label需要是(width*height,class number),然后网络最后需要加个sigmoid，后面用binary_crossentro

将voc2012的扩充图片中的segment标注从mat，转成png data augmentation

这是matlab代码。也就是benchmark.解压后下图代码 %save imageclear;rootdir = pwd;mat_dir = [rootdir, '/dataset/cls/'];img_dir = [rootdir, '/dataset/cls_img/'];if ~exist(img_dir,'dir')mkdir(img_dir);endlist

快递盒检测检测系统源码分享 # [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]

快递盒检测检测系统源码分享 [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示] 1.研究背景与意义项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 项目来源AACV Association for the Advancement of Computer Visio

打架目标检测数据集 9000张打架数据集带标注voc yolo

本项目的目标是开发一个能够自动检测公共场所中打架行为的系统。该系统利用先进的计算机视觉技术和深度学习方法，在实时视频流或静态图像中准确地识别出打架行为，这对于维护公共安全至关重要。技术栈 YOLOv8: 作为主要的目标检测框架，因其在实时性和准确性上的良好表现而被选用。PySide6: 用于构建项目的图形用户界面，提高系统的可用性。VOC格式标注: 数据集采用VOC格式进行标注，方便与其

雾天道路目标检测数据集 8700张雾天带标注 voc yolo

随着自动驾驶技术的发展，如何在恶劣天气条件下保证车辆的安全行驶成为了一个重要的研究课题。雾天环境下，能见度降低会严重影响目标检测系统的性能，因此开发针对雾天环境的目标检测算法变得尤为重要。本数据集旨在为研究人员提供一个高质量的、可用于训练和评估雾天道路目标检测模型的数据集。数据集特点类型：雾天道路目标检测数据集。格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含87

PixPin 付费版 - 长截图贴图标注软件工具

在日常的工作和生活中，我们常常需要用到截图工具。而今天，给大家介绍一款功能超级强大的智能截图贴图工具 PixPin。 PixPin 适用于 Win 和 Mac 系统，支持自定义范围或窗口截图，让你可以精准地截取所需内容。软件的长截图功能是它的一大特色，无论是纵向的，还是横向的内容，它都能帮助我们快速、完整地截取下来。便捷的贴图操作更是 PixPin 的一大亮点。我们可以将截图设为

vue 集成高德地图进行批量标注和信息窗体展示

vue 集成高德地图进行批量标注和信息窗体展示高德地图进行地理位置的标注和信息窗体展示是我们很常用的一个功能，其实高德api里面已经清楚的说明怎么用了，但是自己总结一下记录在自己的笔记里，也是有些许好处的。高德api 样列展示地址是：https://lbs.amap.com/api/javascript

材料表面缺陷检测系统源码分享 # [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]

材料表面缺陷检测系统源码分享 [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示] 1.研究背景与意义项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 项目来源AACV Association for the Advancement of Computer Visi