我有一个包含 200 万个数据图像、视频和文本的数据集。哪个没有标记。我想雇佣来自世界各地的工人来给他们贴上标签。这是一个巨大的数字。如何确保员工标记的数据的质量？我担心他们只是为了赚钱而向工作发送垃圾邮件。
P/S：我不能使用其他公司如Scale'AI为我做标签。
用于简单分类。我可以使用验证码之类的方法。它效果很好，但对于其他情况，例如绘制边界框=或分割，我不知道如何检查标签数据的质量。
这很棘手。您应该始终为注释者提供足够的指导，以使他们的工作更轻松，并减少他们偷懒的机会，更糟糕的是 - 可能会用错误的标签污染您的数据集。毫无疑问，有值得信赖的公司提供此类服务。此外，还有一些措施可以潜在地指出注释者之间的分歧，并防止其成为标签错误。我推荐 MIT 的 Data-Centric AI 课程，了解更多相关信息。
另一方面，现有的预训练 OD 模型（例如 YOLO）至少可以提供一个无需雇用任何人即可标记数据集的开始。至于被标记的数据的质量，恐怕这将涉及到对您所选择的 OD 模型输出的指标的一些信任，以及如果您决定继续下去的话，对您最终的结果进行一些手动检查的组合。这条路。一些用于可视化结果边界框/分割的工具可以帮助加快这一过程。
此外，还有 Hasty 和 Roboflow 等工具，它们也可以提供一些专业的数据注释服务。
最后，这始终取决于我们在这里讨论的数据类型。
我建议你尝试在这个问题上更具体一些，或者在这个领域更活跃的平台上提问。