谷歌AI團(tuán)隊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)來注釋分類標(biāo)簽并勾勒出圖片中的每個對象和背景區(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)實世界的起點(diǎn)。從某種程度上來說，沒有經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù)就是無用數(shù)據(jù)?！泵绹又菘萍即髮W(xué)校長秦志剛教授在接受科技日報記者采訪時表示，機(jī)器識別事物主要通過物體的一些特征。被識別的物體還需要通過數(shù)據(jù)標(biāo)注才能讓機(jī)器知道這個物體是什么。 “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)，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動標(biāo)注，對于標(biāo)注不準(zhǔn)確或者出現(xiàn)偏差的地方可以通過人工調(diào)整，從而提高標(biāo)注效率?！鼻刂緞傊赋?，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)行人為地數(shù)據(jù)標(biāo)注，為其提供初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。事實也正是如此，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)練了語意分割模型。