本文摘要：

而在商品检测AI模型的定制开发中数据决议了模型的mAP、F1-score等效果指标高质量标注数据集对深度学习的重要性不言而喻。

而在商品检测AI模型的定制开发中数据决议了模型的mAP、F1-score等效果指标高质量标注数据集对深度学习的重要性不言而喻。现在已经有COCOImageNet等规模较大的公然数据集可是在实践中在快消场景下的高质量货架陈列商品标注数据获取并不容易或者说高效标注数据并不容易。

特别地在零售或者快消场景有着SKU种类多（存量多增量也快）、SKU分类细（差异小）、SKU麋集（单张图陈列数目多）等特点这种情况首先就会使得数据标注难度高、易错标、标注纠错成本大导致数据集质量一般或者较差从而最终影响模型效果。

对于橙色无标签的标注框标注方式为选中一个标注框点击右侧标签举行标注。

辅助标注完成后选择相应启动了辅助标注功效的图集后显示如下页面：

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/959183

用户在EasyDL零售版的实景图上传/标注页面可以使用辅助标注功效如下图所示：

对于两类辅助标注的结构用户仅需要再举行两个操作：

可以看到最顶层的可乐细长罐有一个漏识别而左侧也有1个误识此外SKU此时只需要把漏识此外SKU补上标签误识此外SKU删除即可标注量已经大大降低（一阶段的辅助标注框一直保留资助用户快速添加修改标签）。

在页面中选择通用检测模型举例点击“启动”：

使用辅助标注功效用户可以节约对大量SKU的打框事情大大节约了事情量可以更快进入到模型的训练与部署中。

以上图为例可以点击多选按钮对多个SKU同时举行标注这里选择对可乐细长罐330ml举行标注可以轻易完成对可乐细长罐的标注；如果辅助标注框的位置并禁绝确也可以通过调整框的位置和巨细举行修正。以此类推用户可以快速地完成其他图片中对可乐细长罐的标注。另外值得关注的是用户只需要为需要识此外SKU的所有橙色辅助标注框增加标签无需识此外SKU不加标签并不会影响训练效果；且未加标签的橙色辅助标注框仍然会保留以便于用户在未来有需要时继续新增SKU。

初始数据标注完成后进可以进入模型训练环节模型训练完之后可以通过选择自训练模型举行智能标注了。

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/962206

点击“前往标注”后极客进入到标注页面使用辅助标注功效处置惩罚的图片会被归类到待确认的分类Tab下如下图所示：

智能标注原理揭秘 一文读懂AI如何解决标注难题

选择通用检测模型+自训练模型之后需要同时选择自训练定制模型的版本建议选择mAP数值高的模型版本

1. 标注橙色标注框

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