城市道路 · 2D 目标与车道线01
图像标注
IMAGE
从目标框到像素级区域，建立清晰的类别与边界。
SERVICE SCOPE
覆盖不同数据形态，围绕同一个训练目标
从视觉感知到语言理解，先明确任务规则，再设计适合项目的数据生产方案。按数据类型与模型任务组织服务范围。
02
视频标注
VIDEO
用稳定的目标 ID 连接连续帧与行为事件。
03
3D / 点云
POINT CLOUD
对齐位置、尺寸与朝向，描述三维空间中的目标。
04
多模态标注
MULTIMODAL
连接图像、点云与关联信息，统一目标语义。
05
文本标注
TEXT
实体、意图、情感与关系标注，整理语言任务的语义结构。
06
语音标注
AUDIO
转写、说话人区分与时间对齐，连接声音与可用标签。
ANNOTATION SAMPLES
看见任务，也看见交付方式
切换数据类型，了解典型任务、输入准备与可讨论的交付格式。对齐字段定义与质量要求。
IMAGE标注任务视图
- 车辆
- 行人
- 骑行者
- 车道线
IMAGE
让每一个目标，都有清晰的定义
- 典型任务
- 目标检测、语义分割、车道线、关键点与属性标注。
- 需要准备
- 图像文件、类别定义、属性规则和边界样例。
- 交付格式
- 可评估 COCO、YOLO 或约定的 JSON 结构。
DELIVERABLES
标签、规则与记录，组成可核对的数据包
在试标阶段约定数据结构与验收口径，让每个批次的输出都能被理解、检查和复用。
结构化标注结果
类别、几何坐标、属性与目标 ID，按项目约定格式组织。
规则与类别说明
类别字典、属性定义、边界样例与版本变更记录。
质量与问题记录
抽检记录、问题分类、返工状态和批次验收说明。
批次与版本清单
文件索引、数据量核对、交付版本和关键关联字段。
PROCESS & QUALITY
先对齐标准，再推进规模交付
每个阶段都有明确输出；具体比例、周期和验收阈值在项目评估后共同约定。
- 01
需求与规则
确认模型任务、类别边界、输入格式与验收方式。
输出：任务说明与规则草案 - 02
试标与校准
用小批样本验证规则，统一难例与争议处理方法。
输出：确认样例与规则版本 - 03
生产与复核
按批次标注、分层复核，记录问题并闭环返工。
输出：标注批次与质检记录 - 04
验收与交付
检查结构、覆盖范围与约定质量项，交付结果和版本清单。
输出：数据包与验收记录
FAQ
关于标注的常见问题
01第一次沟通需要准备什么？
建议准备数据类型、任务目标、预计规模、类别草案、目标交付格式和计划周期。如可提供少量脱敏样本，便于讨论边界和试标方案。
02可以先做小批量试标吗？
可以在需求讨论中规划试标，验证规则、格式与质量检查方法。具体样本量、周期与费用需要结合数据复杂度评估，交付安排写入项目计划。
03怎样确定标注质量标准？
先把模糊要求拆解成可检查的项目，例如类别一致性、几何边界、遗漏情况和时序关系，再约定抽检方式、验收阈值与争议处理规则。
04可以使用我们的标注格式或平台吗？
可根据您提供的格式说明、平台条件和脱敏样例进行适配评估。页面列举的 COCO、YOLO、KITTI 仅为讨论方向，实际兼容范围以试标验证为准。
05周期、价格和数据管理方式如何确定？
通常需要结合任务复杂度、数据规模、质检规则和交付节奏评估；访问范围、数据保留、资料交接等要求也应在项目开始前约定。报价与交付排期以项目方案为准。