倍赛BasicFinder SaaS数据标注工具解决6个实操问题

在人工智能领域，数据、计算能力和算法被公认为是推进AI发展的三大核心力量，数据作为最基础要素，是满足算法实现深度学习的重要素材，因此，学习数据的加工质量与效率也自然成为AI企业最关注的话题。

数据质量是否优质可以从三个维度进行考量：泛化性、量级、精度。数据泛化性和量级的获得相对来说比较容易。这归功于国内有许多类似荟萃众包这类的数据采集渠道，AI企业仅需制定明确的数据需求。而数据加工的精度和效率，则很大程度上依托于标记工具系统的灵活性。

倍赛BasicFinder SaaS数据标注工具解决了以下6个实操问题：

1. 一站式全类型数据标注工具

倍赛BasicFinder SaaS数据标注工具集支持对图像数据、文本数据、音频数据、视频数据、点云数据的标注工作，减少工具使用者因不同数据标注需求切换平台的困扰。

 

2. 流程系统内嵌，适应批量作业。

         倍赛BasicFinder SaaS数据标注工具集优化了数据标注的作业流程，通过流程控制保证批量作业的秩序性和数据标注的质量度。

3. 支持预标注模型接口

         提升标注效率，降低人工力量是标注工具的一个重点考量标准。倍赛BasicFinder SaaS数据标注工具集，针对拥有大批量、多批次数据标注需求的客户提供预标模型接口。用户通过接入预标模型辅助人力，提升标注效率。

4. 标注主体内容存在边界重合，共享边解决重复标注

         标注作业中还存在许多需要重复标记的内容，如对下图中的主体内容进行标注，一个圆柱体和一个正方体相邻，当标记人员需要分别标记圆柱体和正方体时，会在两体之间的连接处进行重复标记，如果图像结构复杂，则会产生更多的标记点或者样条曲线。SaaS标注工具共享边功能，通过已有标记样条或者边界追踪识别，重新自动绘边。

         5. 追踪标注，降低标注量

SaaS数据标注工具里面的功能插件可以实现点云数据和视频数据的跟踪标注，其跟踪标注的原理是：根据第1帧、第2帧……第N帧的差值计算结果，自动生成第（N+1）帧结果，用户仅需对生成结果进行微调。

         6. 自主配置模板，适应加工习惯

         数据标注使用者通常会因为不同的数据标注项目配置不同的标注模板，倍赛BasicFinder SaaS数据标注工具集内部预设了部分典型标注形式需要的模板，同时也提供可拖拽配置模板的操作界面，方便使用者在更换项目时，快速建立标注模板。