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延伸拓展
详情介绍：每个数据科学任务都需要数据。具体地说，是输入系统的干净易懂的数据。说到图像，计算机需要看到人类眼睛看到的东西。例如，人类有识别和分类物体的能力。同样，我们可以使用计算机视觉来解释它接收到的视觉数据。这就是SEED的作用。SEED在计算机视觉中起着至关重要的作用。SEED的目标是为和任务相关的、特定于任务的标签。这可能包括基于文本的标签（类），绘制在图像上的标签（即边框），甚至是像素级的标签。我们将在下面探讨这一系列不同的标注技术。人工智能需要的人工干预比我们想象的要多。为了准备高精度的训练数据，我们必须对图像进行标注以得到正确的结果。数据注释通常需要较高水平的领域知识，只有来自特定领域的专家才能提供这些知识。SEED的用例：零售：2D边框可以用于标注产品的图像，然后机器学习算法可以使用这些图像来预测成本和其他属性。图像分类在这方面也有帮助。医学：多边形可用于在医用x射线中标记器官，以便将它们输入深度学习模型，以训练x射线中的畸形或缺陷。这是SEED最重要的应用之一，需要医学专家具有较高的领域知识。自动驾驶汽车：这是另一个重要的领域，SEED可以应用。利用语义分割对图像中的每个像素进行标记，使车辆能够感知到道路上的障碍物。这一领域的研究仍在进行中。情绪检测：这是里程碑，可以用来检测一个人的情绪（高兴，悲伤，或自然）。这可以应用于评估受试者对特定内容的情绪反应。制造行业：线和样条可用于标注工厂的图像线跟随机器人工作。这可以帮助自动化生产过程，人力劳动可以最小化。
3.曼孚科技始终坚持“”的企业宗旨；与时俱进，与语音转文字行业共同进步，合力同行，创新共赢。想要获取更多有关、的信息，可登录曼孚科技官网：www.mindflow.com.cn查看。
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