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谷歌AI團(tuán)隊(duì)近日推出了一款新型圖像標(biāo)注方式——“流體標(biāo)注”，即采用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)注釋分類標(biāo)簽并勾勒出圖片中的每個(gè)對(duì)象和背景區(qū)域。谷歌官方表示其可將標(biāo)記數(shù)據(jù)集的速度提高三倍。 　　“數(shù)據(jù)標(biāo)注是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，是機(jī)器感知現(xiàn)實(shí)世界的起點(diǎn)。從某種程度上來(lái)說(shuō)，沒(méi)有經(jīng)過(guò)標(biāo)注的數(shù)據(jù)就是無(wú)用數(shù)據(jù)?！泵绹?guó)加州科技大學(xué)校長(zhǎng)秦志剛教授在接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)表示，機(jī)器識(shí)別事物主要通過(guò)物體的一些特征。被識(shí)別的物體還需要通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)注才能讓機(jī)器知道這個(gè)物體是什么。 “谷歌推出的流體標(biāo)注模型主要利用人工智能學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注，對(duì)于標(biāo)注不準(zhǔn)確或者出現(xiàn)偏差的地方可以通過(guò)人工調(diào)整，從而提高標(biāo)注效率。”秦志剛指出，即便該模型可借助機(jī)器學(xué)習(xí)提升標(biāo)注速度，但最初還需進(jìn)行人為地?cái)?shù)據(jù)標(biāo)注，為其提供初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。事實(shí)也正是如此，為了標(biāo)注圖片，谷歌預(yù)先以約一千張具有分類標(biāo)簽和信任分?jǐn)?shù)的圖片訓(xùn)練了語(yǔ)意分割模型。