数据标注人脸标注总结第1篇
数据标注员也被称为人工智能训练师，是国家在年初时正式确定的一个职位。
数据标注员的日常工作是借助标注工具对图像、文本、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写等操作，以产出满足机器学习所需要的数据集。
一张经过标注后的图片在人工智能领域，算法、算力与数据是构成人工智能最重要的三个基本要素。其中数据是基础，为机器学习提供了高质量的训练数据集，可以说标注数据集质量直接影响最终算法模型的效果。
在ai商业化落地进程不断加快的大背景下，数据标注行业的发展前景不断向好，作为行业的从业人员机会将会越来越多。
数据标注盈利点就是在于为甲方处理数据，ai研发企业做人工智能产品需要大量的数据，这些数据需要数据团队来做。盈利就是甲方给的报酬，处理的量越多得到报酬也就越多。
据市场调查网发布的《中国数据标注市场发展形势现状及行业前景预测研究报告》显示，近年来，全球数据量仍在快速增长。2020年全球数据产量为48ZB，同比增长25%。2020年全球数据注释处理能力需求为440eB，同比增长26%。数据注释产业的发展带动了我国众多城镇的就业，使我国逐渐成为世界数据注释中心。2020年我国数据标注行业市场规模达到31亿元，同比增长20%。预计到2025年，我国数据注释产业市场规模将达到105亿元。
数据标注是发展数字经济的重要组成部分，可应用在智能工业、智能安防、自动驾驶、智慧农业等众多领域，未来发展前景较好。
数据标注个人盈利
数据标注为零工市场提供了很大就业机会，数据标注员通过简单的系统培训完可以在家打开电脑接单做项目，常见个人接单平台有百度众包、京东众智、数据标注训练营等，根据个人能力一天可以拿到80-300左右的报酬甚至更多。
数据标注团队盈利
如果想开一个数据标注工作室，建议选在人均工资2000到3000的城市或乡镇，做数据标注行业最重要的是要有充足的任务资源，最好能直接跟甲方公司签约。以一个10人的数据标注公司来讲，一个员工一天产值300-400.除去给员工100还省个人一天就是2000元，一个月60000以此类推。
以上就是关于数据标注行业一些相关介绍，我司从事该行业多年拥有丰富的项目经验，如果您也看好人工智能行业发展想要做一家数据标注工作室，欢迎在文章下方留言咨询我们帮您孵化一支优质的标注团队/专业的人工智能训练师~
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数据标注人脸标注总结第2篇
以教授计算机识别车道线为例，过程如下：
1)收集大量的关于车道的图片，并进行数据清洗，包括去除无效数据、整理格式等，具体要求需要与算法人员确认。
2)将各图片中的车道线进行标注，标注完成后将图片划分为训练集和测试集，使用训练集作为计算机学习车道线特征的‘教材’，将测试集用来检测计算机的学习效果，得到本次学习的准确率。
3)基于计算机的学习效果，不断优化标注过程，使得内容对应的特征更加准确、明了，从而使计算机拥有对车道线更加准确的识别能力。
总的来讲，数据标注就是对收集的数据，包括文本、图片、语音等等，进行整理与标注的过程。以上就是数据标注类岗位日常工作中的一个案例。
数据标注人脸标注总结第3篇
标注图例
跳过标记
对于不符合要求的图片，不做其他标注，给出跳过（skip）标记。不符合要求的图片参考标注图例。
关键点坐标
关键点位置为鼻子尖、眼睛中心、嘴角
左右判断：以标注员的视角为判断依据，可想象与图中人物面对面，观察者看到的左眼和右眼。
关键点类别属性
关键点id
同一张图片内有多个人，每个人从0开始编号赋予id值，属于该人的关键点也统一赋予同样的id值，即使同一张图片内同一个人的所有关键点都有相同的id值，且能够同该图片内其他人的关键点区分开。
关键点状态
每个关键点有2种状态
标注图例
1）不标注图片要有跳过（skip）标记
大角度侧脸、后方拍摄的脸、完全模糊掉的脸、抽象的玩偶、抽象的绘画人脸，密集人群图片、重叠人物图片不标。
侧脸，右边眼睛被遮挡需要标注；右边眼睛不可见。
黑白图片需要标注，下图左边眼睛、左边嘴角不可见；右边眼睛、嘴角可见；眼睛可见是能看见眼球区域，眉毛不算。
左边眼睛和嘴角为可见。
2个眼睛和左边嘴角算可见（因为画质问题而不是真的有遮挡，调一调画面参数，可能就看得清了。）
2个眼睛和两边嘴角算可见
左边只看到眼睫毛不可见，左边嘴角不可见
左边眼睛、嘴角可见
右边嘴角、眼睛可见
右边眼睛不可见其他关键点均可见
只有右边嘴角不可见，其他关键点均可见
右边嘴角被头发遮挡不可见
关键点可见性（绿色为正常点，红色为不可见点）
关键点id
蓝色点属于一个id，黄色点属于另一个id；
质量要求
正确率