大数据集的图像标注答案

【问题标题】：Image Annotation for Large Dataset大数据集的图像标注
【发布时间】：2018-11-09 00:58:38
【问题描述】：

我有这个庞大的数据集，我只从该数据中抽取了一个样本给你看，现在你可以看到它有两类猫和狗，在训练数据中我必须手动标记它，因为猫和狗的图像是混合的，所以有没有其他方法可以做到这一点。我必须对此进行注释，然后只有我才能训练是猫还是狗。

【问题讨论】：

标签必须有多准确？如果您可以有一些错误率，那么您总是可以使用可用的深度网络自动标记；许多深度网络对于狗和猫的图像非常准确，因为它们通常在常见的训练数据集中得到很好的表示。
嗨 Mozglubov，为了从训练集中建模，我必须先将其拆分为猫和狗，对于目录中的较大图像，我无法手动将每个图像注释为 cat.1,cat。 2 或 dog.1,dog.2，那么还有其他替代方法吗，或者我必须手动执行此操作？
嗯，我想知道的是你是否需要那个确切的注释。根据您打算如何处理此数据集，有时拥有大部分正确的标签就足够了。这有时被称为“软”或“嘈杂”标签。 Reed 等人的这篇论文。 (arxiv.org/abs/1412.6596) 提供了一个很好的例子，即使没有完全准确的训练标签，也能取得很好的结果。如果您确实需要一组人类准确的注释但不能自己完成，那么您可能需要使用 Amazon 的 Mechanical Turk 等服务。

【解决方案1】：

一种可能的解决方案是将您的数据集上传到标签框（链接：https://www.labelbox.com/），您可以在其中注释您的数据集，然后将结果下载为例如 JSON 文件。该网页将您的图像与标签相关联，然后您可以将这些信息用于您的工作。

【讨论】：