大家好，今天给各位分享一手数据的一些知识，其中也会对互联网上收集一手数据和二手数据的优势和劣势有哪些进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！本文目录互联网上收集一手数据和二手数据的优势和劣势有哪些团队如何接数据标注任务互联网上收集一手数据和二手数据的优势和劣势有哪些一手数据和二手数据优势和劣势分别如下：1、一
大家好，今天给各位分享一手数据的一些知识，其中也会对互联网上收集一手数据和二手数据的优势和劣势有哪些进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
本文目录
互联网上收集一手数据和二手数据的优势和劣势有哪些
一手数据和二手数据优势和劣势分别如下：
1、一手数据(Primarydata)也称为原始数据，原始数据是指通过访谈、询问、问卷、测定等方式直截了当获得的，通过收集一手数据可以解决待定问题。
2、二手数据是相对于原始数据而言的，指那些并非为正在进行的研究而是为其余目的已经收集好的统计资料。与原始数据相比，二手数据具有取得迅速、成本低、易获取、能为进一步原始数据的收集奠定基础等优点。
团队如何接数据标注任务
谢@霍华德邀我目前在车厂无人驾驶部门的职责之一便是研发无人驾驶感知算法的数据集的半自动标注算法再具体一点计算机视觉领域的：语义分割(SemanticSegmentation)和全景分割(PanopticSegmentation)https://arxiv.org/pdf/1801.00868.pdf它们或许是数据标注领域成本最高的俩个任务（德国高达100人民币/图）它们的具体定义可以见上图一、标注任务语义分割:对图片中每一个像素标注其类别（如：汽车、行人、道路等）全景分割：对于每一个像素，在语义分割的基础上再区分目标instance物体（如：汽车1、汽车2、行人5等）二、标注格式通常标注结果还是存成图片的常见格式（如:png）图片的每一个通道存储不同信息（用数字1-255表示）例如第一通道存储：该像素所属类别第二通道：如果该像素属于目标物体，他属于第几个instance第三通道：通常是0或1，1表示该像素是可以驾驶的区域，0反之三、开源数据集Cityscapes（戴姆勒公司、德国马普所、TUDarmstadt）:https://www.cityscapes-dataset.com/MapillaryVistas(丰田、Lytf等赞助)：https://www.mapillary.com/dataset/vistas?pKey=0_xJqX3-c-KyTb90oG_8HQKittiDataset(德国KIT和丰田芝加哥研究所):http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php等等可以看到背后都有财团的支持四、数据集的成本和作用成本：据Cityscapes官方，标注一张该数据集中的语义分割平均需要1.5小时！！！德国最低工资是9欧元左右/小时因此在德国标注一张语义分割图片的成本超过13欧元（约合100块人民币）！！重要性：深度学习需要大量精细标注的数据作为“燃料”保守L3要能够上路需要至少几百万张标注精细的训练图片人工智能时代，谁拥有数据谁就拥有源源不断的燃料数据集也成为无人驾驶公司和主机厂的兵家必争之地五、用优化算法节约标注成本手动标注一张语义分割像素级别的图片平均需要1.5小时有没有什么更智能的办法提高标注效率呢？专注于优化算法的@运筹OR帷幄以下略探12：1.ScribbleSup:Scribble-SupervisedConvolutionalNetworksfor…2.Weakly-andSemi-SupervisedPanopticSegmentation3.FastInteractiveObjectAnnotationWithCurve-GCN其中paper1和2是用涂鸦和画方框的方式与图片交互Paper3是用描物体边界的方式标注软件的一般流程是：标注者输入交互信息-算法自动标注-标注者修改-算法标注直到标注者满意为止Paper1和2还report了只进行一次交互（标注时间为几十秒）图像分割优化算法结合深度学习CNN便可以达到相较于精细标注95%的精度Weobtainstate-of-the-artresultsonPascalVOC,forbothfullandweaksupervision(whichachievesabout95%offullysupervisedperformance).注：以上研究方向关键词weaklyandsemi-supervisedlearning六、结语数据标注是如今深度学习获得巨大成功的基石从FeifeiLi创建ImageNet（1千多万张、2万多类别图片）开始数据集便成为计算机视觉的一个热点话题而伴随着数据集的各种challenge和刷榜单也成为CV领域发顶会的标配希望“无偿”使用公开数据集的研究者和业界从业者都能尊重数据集创作者的汗水人工智能的从业者也能认可那些幕后做着重复枯燥标记工作者的付出（例如：贵阳数据标记村）最后，无人驾驶、计算机视觉、人工智能的学生|研发者欢迎加入@运筹OR帷幄公众号后台的学术|研发群交流～
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
如若转载，请注明出处：https://www.qinzaoqiangbu.com/18608.html
相关推荐
-
操逼免费小说，故事情节类似《缠绵》的小说
今天给各位分享操逼免费小说的知识，其中也会对故事情节类似《缠绵》的小说进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录主角是陈楚刘翠的小说男主赵猛女主余静的小说千仞雪怀了唐三孩子是哪部小说故事情节类似《缠
-
蔚蓝锂芯？蔚蓝锂芯公司介绍
大家好，今天小编来为大家解答蔚蓝锂芯这个问题，蔚蓝锂芯公司介绍很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！本文目录蔚蓝锂芯是做什么的蔚蓝锂芯最主要产什么电池蔚蓝锂芯公司介绍蔚蓝锂芯生产磷酸铁锂吗蔚蓝锂芯有固态电池业务吗蔚
-
中医名人(中国历代中医名家简介)
各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享中医名人，以及中国历代中医名家简介的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！本文目录明清十大名医国医大师是什么意思新疆有哪些中医名医名家广西有哪些出名的老中医中国
-
拼多多最新市值(拼多多市值最高多少)
大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于拼多多最新市值，拼多多市值最高多少这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！本文目录再差2个“涨停”，拼多多市值就追上京东，刘强东该着急吗拼多多股价从高点跌去42%，市值缩水近1100
-
甜蜜的梦想，结局很好的韩剧推荐
各位老铁们好，相信很多人对甜蜜的梦想都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于甜蜜的梦想以及有没有什么超级甜，结局很好的韩剧推荐的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！本文目录甜美的爱情是什么
-
禁止攀登，珠穆朗玛峰为什么不禁止攀登
今天给各位分享禁止攀登的知识，其中也会对珠穆朗玛峰为什么不禁止攀登进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录珠穆朗玛峰为什么不禁止攀登冈仁波齐为何不让攀登上海龙华寺的塔为什么禁止游客攀登中国五大禁山幺妹峰为什么不让攀登珠穆朗玛峰为什么不禁止攀登不禁止攀登因为禁止攀登珠穆朗玛峰会破坏登山者的热情和兴趣，同时也会削弱当地的旅游业和经济
-
旅顺太阳沟(旅顺太阳沟门票)
老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于旅顺太阳沟和旅顺太阳沟门票的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享旅顺太阳沟以及旅顺太阳沟门票的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！本文目录旅顺太阳沟门票旅顺太阳沟4月份值得去吗旅顺太阳沟的房子是国有产权吗旅顺太阳沟在哪旅顺太阳
-
客户权益？最受欢迎的客户权益是什么
本篇文章给大家谈谈客户权益，以及最受欢迎的客户权益是什么对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。本文目录什么是顾客权益最受欢迎的客户权益是什么客户权益官是什么慧馨安2.
-
男生掀女生裙子，如果男生扯女生裙子该怎么办
这篇文章给大家聊聊关于男生掀女生裙子，以及如果男生扯女生裙子该怎么办对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。本文目录长沙托管班女老师遭围殴，撕内衣、踢下体、掀裙子，施暴者犯法没如果男生扯女生裙子该怎么办公共场合掀别人的裙子治安处罚法学生掀老师裙子，老师能打学生吗怎么看待泫雅舞台上掀裙子长沙托管班女老师遭围殴，撕内衣、踢下体、
-
缴费年限如何计算 退休累计缴费年限怎么算
大家好，关于缴费年限如何计算很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于退休累计缴费年限怎么算的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，