一步到位,自动批量过滤无人图片,智能园区管理事半功倍
- 2020-09-08 12:11:00
- 刘大牛 转自文章
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在进行AI模型开发时,数据的数量与质量直接影响模型效果。在实地数据采集之后,企业往往需要从大量数据中筛选出符合训练要求的相关数据,剔除质量差或不相关的数据,这个步骤被称为数据清洗。
通常来讲,在清洗数据时主要会清理掉对训练任务没有用途的数据,例如在训练工厂工人佩戴安全帽识别模型时,希望在视频抽帧后的大量图片中仅保留有工人出现的图片进行标注训练。在这一步骤上,传统做法是进行人工筛选,人力投入较多且容易发生遗漏;随着 人工智能 发展,目前许多平台,如 百度 大脑AI开放平台,已经提供 人脸检测 、人体检测的通用接口,用户可以先调用接口处理数据,筛选出采集到人像的数据,再进入到具体的检测识别步骤。那么,是否有一个集成了各项数据处理能力,尽量减少人工干预,能够自动完成视频数据采集、抽帧、数据清洗、智能标注,从而高效提取高质量训练数据的解决方案呢?
关注到有越来越多的用户对数据处理有强烈需求,今年4月, 百度 全新推出智能数据服务平台EasyData,集数据采集、数据清洗、数据标注等功能于一身,完成上述数据处理工作之后,可以在EasyDL平台进行模型训练、模型部署。
针对数据清洗这一具体功能,EasyData目前上线了去相似、去模糊、旋转、裁剪和镜像这5种基础的数据清洗功能。那么除了常规能力之外,EasyData还有什么业内独家的终极秘技?
从应用出发, 高级清洗功能
让数据处理事半功倍








多种 基础数据清洗功能
用摄像头自动采集图片的时候,由于长时间在同一个场景下,即使做了抽帧处理,还是会有大量的相似图片。大量的相似图片,数据价值低,而且占用了大量的存储空间,而人工筛选,耗时费力,容易出错。EasyData平台推出的去相似图片利用图片的相似检索特征,计算图片的两两相关性,可以自动地判断相似图片、保留不相似的图片,具体操作也十分简便。






目前的数据清洗服务所能支持的最大数据集大小是5万张图片。基于EasyData平台的大数据处理平台,对于基础清洗服务, 2万张图片的数据集,仅需1小时可以完成清洗; 5万张图片的数据集,只需2小时即可完成清洗。对于高级清洗服务来说,清洗效率也可以通过配置QPS灵活调整清洗效率,更方便快捷。
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