Prodigy 是一款现代化的标注工具，用于为机器学习模型收集训练数据，由 spaCy 的开发者构建。本视频将展示如何通过使用“批量标注”来改进标注体验。该技术之前已在文本数据中演示过，本视频的目标是展示如何将其应用于图像分类。
章节
- 0:00 介绍
- 0:48 批量标注背后的理论
- 2:39 颜色直方图
- 5:44 Twitter 表情符号代码
- 8:20 Twitter 表情符号演示
- 10:03 颜色直方图的弱点
- 12:08 卷积模型
- 16:21 预训练模型与代码
- 17:42 MobileNet
- 18:41 Xception
- 20:49 微调技巧
- 23:58 Prodigy Mark 配方
- 26:05 使用 Keras 进行微调
- 32:05 微调后的批量标注
- 34:42 经验总结
描述
本教程详细介绍了图像数据的批量标注流程。首先阐述了批量标注的理论基础，然后通过颜色直方图作为一种初始的简单方法进行演示，并指出了其局限性。随后引入了卷积模型，讨论了预训练模型（如 MobileNet 和 Xception）的使用。核心部分展示了微调技巧：如何利用 Keras 对预训练模型进行微调，并将其集成到 Prodigy 的标注流程中，最终实现更智能、更高效的批量标注，以改善图像分类任务的训练数据收集体验。FINISHED
