How to Label Images Properly for AI: Top 5 Challenges & Best Practices
为什么重要：作为一个激进的转换器，图像标记可以调节 AI 模型的精度，因此是计算机视觉模型的成功杠杆。它发挥着核心作用，是 AI 实施成功的首要程序。
Image Annotation Techniques for Computer Vision Projects
https://www.youtube.com/watch?v=YbKW1qEuxEQ 了解标记图像的不同方式，以帮助 AI 学习“看”和理解周围的世界。从在物体周围画框到为图像的不同部分着色，这段视频展示了这些技术如何帮助训练 AI 识别和解释视觉效果。
Image classification in machine learning: A full guide (2024) | Viam
了解机器学习（包括深度学习方法）中的图像分类的工作原理。了解与物体检测的区别、如何标记图像以及如何将模型部署到您的机器上。
Model-assisted labelling - For better or for worse?
毫无疑问，对于许多 AI 项目来说，收集数据是项目最昂贵的部分。标记图像和文本片段等数据是一项艰巨而繁琐的工作，而且没有太大的扩展可能性。如果 AI 项目需要不断更新或获取新数据，那么这可能是一项高昂的成本，可能会对一个原本很棒的项目的整个商业案例构成挑战。不过，有一些策略可以降低标记数据的成本。我之前写过关于主动学习的文章；这是一种数据收集策略，侧重于在模型置信度最低的情况下优先标记最重要的数据。这是一个很好的策略，但在大多数情况下，您仍然需要标记大量数据。为了加快标记过程，出现了模型辅助标记策略。这个想法很简单，就是在标记的同时训练 AI，当 AI 开始在数据中看到某种模式时，AI 会向标
