Data Labeling 學習

機器學習依賴大量高質量的資料來實現革命性的應用。要更好地理解資料標註的重要性，必須了解不同類型的機器學習：監督式學習、非監督式學習和強化學習。

監督式學習是最常見也是最強大的機器學習應用之一，從垃圾郵件檢測到自駕車檢測人、車和其他障礙物都有使用。監督式學習使用大量有標籤的數據來訓練模型，以準確地分類數據或預測結果。

為了創建高品質的監督式學習模型，您需要大量具有高質量標籤的數據。那麼，如何標記數據呢？首先，您需要確定誰將標記您的數據。建立標記團隊有幾種不同的方法，每種方法都有其優點、缺點和考慮因素。讓我們首先考慮是最好讓人類參與標記過程，完全依賴自動化數據標記，還是結合兩種方法。

CVAT（Computer Vision Annotation Tool）
CVAT（Computer Vision Annotation Tool）是一個開源的計算機視覺標註工具，它提供了一個方便易用的界面，用於創建和維護標註數據集。CVAT具有強大的功能，可以標註圖像和視頻數據，並支持不同的標註類型，如邊界框、遮罩和關鍵點等。它是一個非常有用的工具，尤其是對於計算機視覺項目和研究人員來說。

訓練電腦視覺模型需要許多標注過的圖片，而這些過程會消耗大量的時間。為了節省時間，有人致力於開發好用的影像標註軟體，其中之一是 Computation Vision Annotation Tool(CVAT) 。原本由Intel開發，然後在2022年轉為由OpenCV維護的開源專案。
CVAT的用途非常廣泛，它可以應用於各種領域，包括目標檢測、物體追蹤、行為識別等。對於機器學習和深度學習模型的訓練來說，標註數據集是非常重要的一步，CVAT提供了一個方便且高效的方式來標註數據，以幫助模型更好地理解和學習圖像和視頻數據。