无论是企业的AI业务应用开发，还是高校师生团队的AI科研项目，想要获取高精度模型，除了需要选择一个功能完备的开发平台外，必须要考虑的是具备充足的训练数据，但这些动辄几百上千甚至上万条的数据，标注就成了令人头疼的大问题。别小看标注只是画框和点选操作，仅依赖一人进行标注的效率足以让整个AI项目陷入进展停滞的境地。

       那么，秉承着效率第一和团队协作的信条，标注工作能否也团队齐上阵，让效率搭上火箭，项目进展一飞冲天？

       观察到这一需求，BML重磅上线多人标注， 用户可以直接在开发平台中使用此功能，化整为零、分块并行，短时间完成数据标注，模型开发流程效率再提升不是梦！

在多人标注中，共有三种角色：管理员、标注员、审核员。管理员创建多人标注任务，分配给指定的标注团队，标注员完成标注后，引入审核团队对标注员的工作进行审核，进一步提高了标注的准确率，保证了后续模型训练的标注准确性。审核员审核全部完成后，管理员对整体的标注效果进行验收，验收完成后标注工作正式结束。目前支持数据类型有文本、图片、音频和视频。

简单四步，团队协作搞定标注

1.     管理员创建团队与任务

首先，管理员创建好标注团队和审核团队，并在团队里添加相关的成员并完善信息。

       团队创建好后，就可以对已有数据集的未标注图片发起多人标注任务了。如下图：

目前对数据集里面未标注的数据进行任务平均分配，在任务创建时，管理员可以灵活选择是否需要标注审核、任务截止时间、成员权限和数据保存方式。

       完成任务创建并提交后，后台会自动进行任务的平均分配，并将标注任务的链接发放到标注团队成员的邮箱中。

2.     标注员进行标注

       标注员点击邮箱收到的任务链接开始标注，在管理员设置的结束时间之前完成即可，标注完成后进行任务提交，根据管理员设置决定是否进行任务审核。

       上图为标注员的标注页面，管理员可以为每个标签设置对应的颜色，标注框的颜色也会随之变化，以方案标注员进行标注和检查。同时，EasyData也支持标签置顶和锁定功能，便于标注员快速选择常用标签，提升标注效率和准确率。

3.     审核员进行审核

       审核员点击邮箱里面的审核任务链接，在管理员设置的结束时间之前，对标注员的标注工作进行审核，审核完成后提交任务。所有审核任务都提交后，管理员进入验收环节。在整体流程中，审核员的加入分担了管理员的审核压力，也提高了对标注员的要求，通过多种方式提升数据的标注质量，提升了验收环节的效率。

4.     管理员验收

       管理员可以看到标注任务和审核任务的进展，以及所有的标注详情。在需要审核的情况下，如果某个标注员的标注结果审核通过率较低，可以进行打回与重新标注，审核员与管理员也需要重新审核与验收。在验收完成之后，标注数据会保存到目标数据集中，标志着多人标注工作完成。

       随着多人标注功能的上线，原本繁重的数据标注工作可以通过团队协作的方式进行分配，并且，引入管理员、审核员角色，将标注工作进一步细分，在保证数据质量的前提下，最大化提升团队协作效率。

      全功能AI开发平台BML(Baidu Machine Learning) ，是为企业和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。BML提供了从数据采集、数据清洗、数据标注、智能标注与多人标注、模型训练生产到模型管理、云端及离线推理服务管理等AI开发过程的全生命周期管理功能。

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