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数据标注服务如何支持AR/VR? - (下)

这个行业的未来发展是什么?

中国AR/VR市场一瞥

放眼中国市场,VR作为政府重点关注的关键技术领域,将大力推动相关领域的技术支持和投资,包括推动新的网络基础设施建设,打通AR/VR商业和消费应用场景,以及深化国际合作和建立全球供应链等。

IDC预测,中国AR/VR市场将从2021年开始大幅增长,未来五年AR/VR市场复合增长率将达到77.2%。IDC中国终端系统研究部分析师赵思泉表示,今年,当前国内VR头戴式耳机厂商的竞争格局发生了明显变化。过去很长一段时间,他们一直关注以教育培训为典型场景的商业市场。

今年以来,随着低价一体机产品的问世,不少厂商将战略重心转向消费市场。不同厂商基于自身特点和产品定位,在新渠道做出了新的战略选择,必将给好胜环境带来新的挑战。赵思泉还强调,目前配套游戏和内容应用正在逐步丰富,音乐游戏以外的需求还有待释放。

在消费市场,除了游戏和娱乐,VR能否基于自身的沉浸式体验和互动优势,如健身、虚拟社交等,开拓游戏和视频之外的新需求,也是未来消费级VR产品值得期待的新方面。

VR/AR在医学领域的应用

毫无疑问,VR/AR行业在未来几年将是一个市场增长迅速的行业,一定会涌现出一批潜力巨大的公司。今年5月ISLE2021展会期间,举办了一场“智慧医学教育发展高峰论坛”。主办方邀请了中华医院协会模拟医学委员会、国家体检中心、深圳市卫健委领导、VR带头人国家重点实验室等众多来自知名高校的优秀医院管理人员、专家、教授等相关专家学者担任大会主讲人、主持嘉宾和座谈嘉宾,共同探讨模拟虚拟技术在医生实践技能培训与考核中的应用研究。后续小岛也将密切关注这一产业的发展,不断发掘更多资源,为视听产业赋能,为企业创造合作机会。

为什么高质量的训练数据对AI机器学习如此重要?

人工智能系统的强弱取决于算法模型和训练数据的质量和数量。事实上,获得高质量的标签数据是构建机器学习模型最困难的部分。如果数据质量不合格,算法模型就不能很好的开发,AI公司需要重新对数据进行标注。时机很重要,一旦落后于计划,产品可能会被竞争对手超越。

在机器学习项目开发过程中,25%的时间用于数据标注。只有5%的时间花在训练算法上。在数据标签上花费大量时间的原因如下:

算法工程师需要经过反复测试,才能确定哪些标签数据更适合训练算法。

训练一个模型需要数万甚至数百万的训练数据,耗费大量时间。例如,由10名贴标员和3名QA检查员组成的内部团队可以在8天内完成约10,000个自动车道图像标记。

ByteBridge.io,一个基于人力和ML的数据注释平台

ByteBridge是一个具有实时工作流管理的数据标签工具平台,为机器学习行业提供训练数据。ByteBridge labeling tooling platform

精度保证

  • ML辅助容量可通过自动预先标记来帮助减少人为错误
  • 通过引入共识机制,将实时QA和QC集成到标签工作流程中,以确保准确性
  • 共识-将相同的任务分配给多个员工,正确的答案是从多数输出中返回的答案
  • 所有工作结果都经过机器和人工的全面筛选和检查


通过这种方式,ByteBridge可以确认我们的数据被接受,准确率超过98%。

灵活性

在ByteBridge的仪表板上,开发人员可以使用标签指南模板启动标签项目,并立即返回结果。dashboard

配置您自己的注释项目

此外,在测试和验证的每个步骤中,客户端可以迭代数据功能、属性和工作流,放大或缩小,根据了解的模型性能进行更改。

例如,您可以在仪表板上选择边框和分类模板:

作为一个完全托管的平台,它使开发人员能够管理和监控整个数据标记过程,并提供用于数据传输的API。该平台还允许用户参与QC过程。

仪表板上已经提供了这些标签工具:图像分类、二维框、多边形、长方体。

我们可以根据客户的要求提供个性化的注释工具和服务。

经济实惠

人力和人工智能算法的合作确保了与传统市场相比价格降低了50%。

结束

“高质量的数据是维持AI引擎平稳运行的燃料。注释越准确,算法性能就越好。“ByteBridge创始人兼首席执行官Brian Cheong说。

如果您需要数据标签和收集服务,请查看bytebridge ge.io,明码标价。bytebridge.io the clear pricing is available

请随时联系我们:support@bytebridge ge.io

消息来源:https://baijiahao.baidu.com/sid=1709510388683092287&wfrhttps://baijiahao.baidu.com/sid=1709510388683092287&wfr

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