课程目标

理论掌握：理解数据标注的基本概念、重要性及其在AI模型训练中的作用。

技能提升：熟练掌握图像、视频、文本、音频四大类数据的标注工具与方法。

实战演练：通过真实案例，进行标注项目实操，提升解决实际问题的能力。

质量管理：学习数据标注的质量控制流程，确保标注数据的高准确性和一致性。

课程内容

图像标注：基础知识：图像预处理、标注类型（边界框、多边形、关键点等）。

工具使用：介绍并实操主流图像标注工具（如LabelImg、VIA等）。

应用场景：人脸识别、物体检测、图像分割等案例解析。

视频标注：视频数据特点：帧率处理、连续帧标注技巧。

工具与技术：视频标注软件使用（如VIDAT、CVAT），时间轴管理。

实战应用：行为识别、视频摘要生成等案例分析。

文本标注：文本预处理：分词、去停用词、词性标注基础。

标注类型：命名实体识别、情感分析、语义角色标注等。

工具与平台：介绍并操作文本标注工具（如Brat、Prodigy）。

音频标注：音频信号处理基础：采样率、频谱分析。

标注任务：语音识别、声音事件检测、情绪识别等。

工具应用：音频标注软件（如Audacity、WebAudioAnnotator）实操。