整个搜索空间太大，只能人工设计。那么数据、经验、算力足够多了的情况下，可以用强化学习的方法搜索模型空间么？
有的，商业级产品
说是可以降低90%标注成本
就跟ocr那个差不多吧，先用检测模型，自己微调
ocr那个还是半自动，哈哈哈
ocr是比较轻量级的，目标检测感觉会卡比较久
这个自动标注，是不是就是用训练好的模型去检测啊。
要是没有现成模型的怎么办，聚类之类的无监督方法么？
那就是说还得人工微调。
要是全自动、精度高的那种还是得依赖现有模型吧
目前绝大部分所谓的自动标注，都是需要一小部分样本的吧
能降低90%标注成本就很牛了
目前标注成本最高的应该是分割吧……能大幅降低这个那就特别厉害了
没有模型就找专门的标注公司...
对的
哈哈哈，万能办法
标注变成产业以后，标注公司可能也会自己搞AI，感觉
那么所谓的自动标注就是小样本学习么？
那样的话，为什么买他的标注，直接买他的模型不就好了
算法标注的数据，会不会带有标注程序带来的某种偏差
既然都能用模型分割了，还标注什么？在这个标注的数据集上训练出来的模型应该一定超不过标注模型本身的能力啊
有的，商业级产品
说是可以降低90%标注成本
就跟ocr那个差不多吧，先用检测模型，自己微调
ocr那个还是半自动，哈哈哈
ocr是比较轻量级的，目标检测感觉会卡比较久
这个自动标注，是不是就是用训练好的模型去检测啊。
要是没有现成模型的怎么办，聚类之类的无监督方法么？
那就是说还得人工微调。
要是全自动、精度高的那种还是得依赖现有模型吧
目前绝大部分所谓的自动标注，都是需要一小部分样本的吧
能降低90%标注成本就很牛了
目前标注成本最高的应该是分割吧……能大幅降低这个那就特别厉害了
没有模型就找专门的标注公司...
对的
哈哈哈，万能办法
标注变成产业以后，标注公司可能也会自己搞AI，感觉
那么所谓的自动标注就是小样本学习么？
那样的话，为什么买他的标注，直接买他的模型不就好了
算法标注的数据，会不会带有标注程序带来的某种偏差
既然都能用模型分割了，还标注什么？在这个标注的数据集上训练出来的模型应该一定超不过标注模型本身的能力啊