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>
真心不想一一吐槽了，并不是想说开源、免费的软件有多么差，而是仅标注这一件事就占了一个机器学习任务大部分的时间，这么低效能，后面的工作我还干不干了。
那么，是否有一款一站式的标注软件，来解决我的痛苦呢/p>
现在，我发现有一款比 labelme 更简单、更全面的数据标注工具，不但好用，竟然还可以白嫖，你要不要来试一试/p>
它就是 AI 开发神器——百度 BML 全功能 AI 开发平台，专门为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式 AI 开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度 AI 应用，是真的 yyds。
相较于 labelme，BML 的神奇之处是它真的能解决那些动辄成千上万的海量数据标注问题，那些繁琐重复的数据工作，在它那里一站式解决真的不是梦！一起来看看 BML 的强大之处～
无需安装，一键开启；
提供 web 端标注页面，即开即用，交互界面更加友好；
提供智能标注功能，能够根据已标注数据学习标签分布，通过难例样本挖掘等方式实现人机协作，半自动化完成数据标注；
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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来源：3Ｄ视觉工坊
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