1构建自定义图像分割数据集以训练计算机视觉模型
- 1在 Labelbox 中创建项目，上传未标注的图片数据集，并选择图像分割任务类型。
- 2使用内置的标注工具（如多边形、画笔）对图像中的目标对象进行像素级标注。
- 3设置标注质量检查流程，邀请团队成员审核标注结果，确保准确性。
- 4导出标注数据（如 COCO 格式），用于训练和迭代你的模型。
2利用自动化标注加速文本分类模型的训练数据准备
- 1在 Labelbox 中创建文本分类项目，导入需要标注的文本数据（如评论、邮件）。
- 2配置预标注模型或规则，自动生成初步标签，减少人工标注工作量。
- 3人工审核并修正自动标注结果，确保标签质量。
- 4导出标注数据，用于训练或微调文本分类模型。
3管理大规模视频标注项目以支持自动驾驶感知模型
- 1在 Labelbox 中创建视频标注项目，上传包含连续帧的视频数据。
- 2使用视频标注工具逐帧或插值标注对象（如车辆、行人），提高效率。
- 3利用队列和协作功能，分配标注任务给团队，并实时监控进度。
- 4导出带时间戳的标注数据，用于训练自动驾驶感知模型。