使用 CVAT 进行目标检测、分割和跟踪的高效标注。
安装和配置 Label Studio，创建自定义标注界面并集成 ML 后端。
选择适合你项目的开源标注平台，支持图像、文本和音频。
设计有效的人类标注任务，从模型的不同回复中产生高质量的比较数据，支撑奖励模型训练。
使用 Cohen's Kappa、Fleiss' Kappa 等信度指标，衡量多个标注者之间的标注一致性。
设计人机协同的标注工作流，通过模型预标注和人工修正迭代，高效构建高质量数据集。
深入主动学习中基于不确定性的采样方法，选取预测概率最摇摆不定的样本进行人工标注。
对比最小置信度、边缘采样、熵采样及考虑多样性的查询策略，高效选择样本进行人工标注。
分析标注员偏差、标注规范等元数据，利用统计模型修正训练集中的系统性标注错误。