人工智能数据标注之图片标注基础教程

随着人工智能行业的发展，数据做为人工智能的底层支撑资源，也逐步的规模化生产。可思数据近期整理了一些数据标注的操作流程也希望行业内的标注员能更好的掌握这项技能。

项目简介：图片标注是人工智能领域的前期基础工作，人工智能机器人需要学习大量带有属性标签的图片来增强对物体的识别能力，比如识别人是男人、女人、老人、婴儿、年轻人、中年人，识别人脸特征，识别各类动物，识别交通工具和道路状况等等，从而让机器人变得越来越智能，而图片标注工作就是需要大量专业标注员来给各种类型的图片进行拉框标注的一份工作。图片标注工作非常简单，按规则对图片进行标注即可，工作时间相对灵活，不局限于上班下班规定时间。

     适合人群：图片标注工作适合所有在家工作的人群，残疾人（听力残疾、下肢残疾、语言障碍）、残疾人家属、全职妈妈、大学生、待业人士，以及其他待业在家人士。因工作的特殊性，大多数情况需要对色彩进行识别，所以不适合视障、色盲、色弱人士。

   工资结算：标注报酬一般按图片张数或框数来进行计酬，标注员每天工作收入约为100-200元之间，标注量多少跟图片标注的难度和熟练程度有直接关系，单价也因难度不同有较大的区别，项目启动之前主管老师都会公布标注价格。项目周期一般是数天到数月不等，工资发放时间一般在项目结束之后客户对互帮标注团队标注数据进行质检，达标后给予结算，互帮在收到款项后即会立即给标注员进行发放。

一、标注基础规则（此规则为行业普遍使用的规则，但项目不同可能规则略有不同，标注工作前主管会发放最新规则给标注员）：
1、贴边规则：需紧贴目标物体的边缘进行拉框，不可框小或框大。
正确案例：

错误案例一（框太大）：

错误案例二（框太小）：

2、折中规则：适合大面积的的不规则的图片，比如蓝天、沙滩、草地等大面积的目标出现斜度的时候，即把框和目标物交叉点居中即可。（图例如下）
正确案例（框进去的山和没框进去的蓝天面积差不多大即可）：

错误案例：

3、重叠规则：当两个目标物体有重叠的时候，只要不是遮挡超过一半的就可以框的，允许两个框有重叠的部分。如果其中一个物体挡住另一个物体一部分，框的时候就需要对另一个物体的形状进行脑补完整然后框起来即可。
正确案例（男孩的腿需要脑补出完整形状后框进来）：

错误案例（男孩的腿未框进去）：

4、独立规则：每一个目标物体均为单独拉框，比如5个人一起合影不能只拉一个框，而是要单独将5个人都分别拉框。
5、不框规则：目标物体太小的不框，被遮挡严重的不框（一般被遮挡超过一半以上的不框），缺损严重的不框，模糊不清的不框，太暗和曝光过度的不框，目标数量多的实在没办法框的不框，不符合项目特殊规则的不框。

二、标注软件使用教程：
1、标注软件LabelImg是最常用的图片标注工作和训练软件，标注软件下载地址：http://data.sykv.com/tool/33.html （注意，本软件只支持win7及以上系统，不支持XP系统，想做的请升级到win7系统即可）
2、下载后将软件压缩包“windows_v1.5.1.zip”解压到电脑桌面上，无需安装，直接打开“labelImg”程序便可进入标注界面，软件是英文版，但操作极为简单，常用功能都做了中文注解。（点击下图即可放大看）

3、将“图片标注考核文件”的文件夹下载到电脑里（下载地址：http://data.sykv.com/tool/33.html），然后解压到电脑桌面。
4、点标注软件中的“Open dir”（打开文件夹），找到“图片标注考核文件”点“选择文件夹”，图片即显示在图片标注工作区中。
5、然后点“Create Rectbox”（画框）对图片中的目标物进行画框，在弹出的标签弹窗里将目标物标签填写或复制进去即可，本次考核的目标物在下方第三条第2条中红色的词即为标签。
6、标注完一个目标物后继续按上述方法将图片内所有的目标物一一标注，标完每张都要保存一下"Save"(或快捷键Ctrl+S)，再点“Next Image”（下一张图）继续标注，全部图片标注完成后再保存下即可。

三、考核流程说明：
1、本次考核为基础入门的考核，均为相对简单的图片，目的是引导准备加入标注行业的朋友能清晰地了解标注的特点和操作方式。
2、本次考核需标注的目标物体为11类（红色的即为标签）：蓝天（可以包含白云和树）、沙滩（包括海滩和沙漠）、绿草地（绿色的草地即可）、人行道（斑马线）、汽车、交通信号灯、人、猫、狗、奶粉、巧克力，拉框后需填入对应的标签，请标注员尽可能不要漏掉清晰的符合要求的目标物体，如果目标物体太小、太远、太模糊、遮挡太多的可以不框。
3、将所有“图片标注考核文件”的图片全部标注完毕后，在文件夹重命名加上你本人的姓名（例：某某-图片标注考核文件），不压缩直接上传文件夹到百度网盘或微云，然后把不加密的分享链接发送：http://www.sykv.com/cat/about/contact/，主管老师会逐一检查点评，考核合格的将会获得可思数据标注工作长期合作的机会。