倍赛BasicFinder全球首推私有定制化标注系统,助推企业AI数据标注一键化

2018年10月26日,倍赛BasicFinder北京技术研发中心对外正式发布BasicFinder HIVE 私有化数据标注系统1.0版本。该数据标注系统拥有流程管理、标注工具集及服务包3个核心结构单元,并通过闭环设计,被打造成一站式数据加工及管理平台,助推AI企业数据标注自主化。

BasicFinder HIVE 私有化数据标注系统的诞生,源于倍赛对“工具化生产”的深刻理解——AI企业对模型训练数据有高泛化性和安全性的双重要求。作为行业先锋,倍赛BasicFinder通过服务数百家客户积累了自动驾驶、人脸安防、智能家居等领域近千个标注案例,并以丰富的数据服务经验为基础,打磨了一套高效的数据加工及管理平台,其包括任务分配,人员设置,模板自定义,AI数据预标注处理,数据加工,数据质检,数据修改,接口匹配,任务交付等多个流程模块,以满足AI企业对数据加工泛化性和安全性的需求。

倍赛秉着“工具化生产”的思想,将工具集放在BasicFinder HIVE 系统的核心地位,希望通过研发更贴合现实作业场景的工具来提高标注效率。在BasicFinder HIVE系统中,其工具集模块配置了200套作业模板,以及包括共享边、图像追踪、三次样条曲线、灭点等功能在内的17种常用标注工具。除此之外,BasicFinder HIVE 系统在流程配置上也做出了突破性设计。该系统可根据客户标注数据的不同需求进行流程模块的灵活拖拽配置,以实现项目串并行分发管控及多工序自由组合等作业层级的优化。如在生产与质检的过程中,用户通常采取如下流程配置:AI智能预标注模块+1个单元复标模块+1个单元质检模块。如果用户对数据质量具有较高要求,则可以拖拽各模块形成新作业流,如AI智能预标注模块+3个单元复标模块+2个单元质检模块+1单元(复检)质检模块,通过拓宽并行模块和拉伸串行模块的方式达到“多人拟合,择最优”的控制效果。

除在工具集技术层面的努力,BasicFinder HIVE系统服务包单元对数据预处理作业的知识层面进行了补充和优化。倍赛在为AI企业部署BasicFinder HIVE系统的同时将派遣技术专家和管理培训人员,从系统工具配置、标注技术以及系统认知培训到倍赛自有数据中心质量管理体系的输出进行全程跟踪服务。

倍赛对外公开发布BasicFinder HIVE系统之前,其实已经为深度合作伙伴招商银行总行部署了该系统。BasicFinder HIVE数据标注平台在招行的私有化部署案例将会清晰地展现平台系统将如何帮助AI企业提升标注效率并实现数据质量与数据安全的多重控制。

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从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

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