质量痛点
常见标注质量问题包括：1) 漏标（15%-30%对象未标注）2) 错标（类别混淆）3) 框体不精确（IOU<0.7）
质量控制步骤
- 预标注检查::
- 启用AI辅助初筛明显物体
- 将置信度阈值设为0.6平衡查全/查准率
- 三级复核机制::
- 初级标注：外包人员完成基础标注
- 专家复核：使用”Stats”功能检查各类别数量分布
- 模型验证：用已完成标注训练简易分类器反向验证
- 工具辅助优化::
- 用放大镜工具（快捷键Z）精细化调整边框
- 对模糊目标采用多边形标注
- 设置强制必查标签（如”unknown”类需二次确认）
Questões típicas abordadas
- 遮挡物体：标注可见部分并添加”occluded”属性
- 小目标：先放大图像至200%再标注
- 类别歧义：建立标注手册规定细分规则
Essa resposta foi extraída do artigoMakeSense: uma ferramenta de anotação de imagens de uso gratuito para aumentar a eficiência do projeto de visão computacionalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何优化目标检测数据集的标注质量？
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