AI的发展有三大内核：数据、算法、算力。现如今，算法和算力在市面上的差距显然已经没有那么大，能够给AI提供充足弹药支持的当属数据了。深度学习算法精度的提升严重依赖于数据，谁的数据既多又准，谁的算法精度就可能领先一步。
俗话说『有多少人工就有多少智能』，在做一个深度学习任务之前，一般需要对大量的数据进行标注。虽然数据集对深度学习极其重要，但是标注数据这一『dirty work』的过程却是繁琐而令人痛苦的。
当前业界针对各类任务存在众多的标注工具，最常见的就是labelme了。labelme是一款开源的，也是使用最广泛的图像标注工具。可是，它真的很好用么的很香吗/p>
4、提供数据采集、清洗、标注、质检全流程的数据准备服务；能够自动对数据集进行分析，根据需求完成低质量数据的清洗工作，并在标注完成后，生成数据质检 告，在提升数据集质量的同时极大降低人工成本。
5、全面覆盖AI领域图像、视频、音频、文本等所有数据格式的标注工作；
6、可以多人同时标注，可将数据集共享给其他用户同步进行标注，让效率搭上火箭，项目进展一飞冲天！
无论是企业的AI应用开发，还是高校师生团队的AI科研项目，想要获取高精度模型，就必须高效率对训练数据进行清洗、标注、评估、调优等等，任何阻碍项目进程的工具都不能容忍。
说了那么多，真的可以来白嫖一下BML！
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