AI的發展有三大內核：數據、算法、算力?，F如今，算法和算力在市面上的差距顯然已經沒有那么大，能夠給AI提供充足彈藥支持的當屬數據了。深度學習算法精度的提升嚴重依賴于數據，誰的數據既多又準，誰的算法精度就可能領先一步。

俗話說『有多少人工就有多少智能』，在做一個深度學習任務之前，一般需要對大量的數據進行標注。雖然數據集對深度學習極其重要，但是標注數據這一『dirty work』的過程卻是繁瑣而令人痛苦的。當前業界針對各類任務存在眾多的標注工具，最常見的就是labelme了。labelme是一款開源的，也是使用最廣泛的圖像標注工具。可是，它真的很好用么？真的很香嗎？

在實際標注體驗中，我們總結了一些關于labelme的槽點：

• 軟件安裝麻煩首當其沖。labelme是開源的沒錯，但安裝它就需要半天時間，還要注意安裝環境、安裝版本號等，如果直接安裝labelme不標注版本號在后續json到dataset的時候會出現異常。都低代碼時代了，這工作量嚴重影響我的開發效率；

• 下載和安裝后，標注數據只能在本地存儲，數據量小還好，但數據量一大了之后，嚴重消耗本地存儲空間；

• 功能單一，它僅是一個數據標注工具。可在實際的數據準備流程中，我需要對數據進行采集、清洗、標注等全流程的數據準備服務，還需要對我提供的數據進行質量分析；

• 只有圖像和視頻數據的標注，我實際要標注的數據遠不止這兩種格式，還有文本、音頻等等；

• 完全依賴人工標注，而且還是單人標注。都人工智能時代了，還需要我手動一個個標注，這真的是傷不起啊；

真心不想一一吐槽了，并不是想說開源、免費的軟件有多么差，而是僅標注這一件事就占了一個機器學習任務大部分的時間，這么低效能，后面的工作我還干不干了。

那么，是否有一款一站式的標注軟件，來解決我的痛苦呢？

現在，我發現有一款比labelme更簡單、更全面的數據標注工具，不但好用，竟然還可以白嫖，你要不要來試一試？

它就是AI開發神器——百度BML 全功能AI開發平臺，專門為企業及個人開發者提供機器學習和深度學習一站式AI開發服務，并提供高性價比的算力資源，助力企業快速構建高精度AI應用，是真的yyds。

相較于labelme，BML的神奇之處是它真的能解決那些動輒成千上萬的海量數據標注問題，那些繁瑣重復的數據工作，在它那里一站式解決真的不是夢！一起來看看BML的強大之處～

• 無需安裝，一鍵開啟；

• 提供web端標注頁面，即開即用，交互界面更加友好；

• 提供智能標注功能，能夠根據已標注數據學習標簽分布，通過難例樣本挖掘等方式實現人機協作，半自動化完成數據標注；

• 提供數據采集、清洗、標注、質檢全流程的數據準備服務；能夠自動對數據集進行分析，根據需求完成低質量數據的清洗工作，并在標注完成后，生成數據質檢報告，在提升數據集質量的同時極大降低人工成本。

• 全面覆蓋AI領域圖像、視頻、音頻、文本等所有數據格式的標注工作；

• 可以多人同時標注，可將數據集共享給其他用戶同步進行標注，讓效率搭上火箭，項目進展一飛沖天！

無論是企業的AI應用開發，還是高校師生團隊的AI科研項目，想要獲取高精度模型，就必須高效率對訓練數據進行清洗、標注、評估、調優等等，任何阻礙項目進程的工具都不能容忍。

說了那么多，真的可以來白嫖一下BML！

白嫖攻略來了！！！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的很好很强大，这款AI开发神器的图像标注吊打labelme的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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