面向人脸识别 AI 的训练数据

数据标注为源数据添加定义明确的标签，让模型学习具体任务。人脸识别场景包括人脸框与关键点和面部区域掩码等。Unitlab 的数据标注平台将这些工作连接起来。

根据源数据选择相应工具：图像标注, 视频标注。任务需要共同上下文时，将相关来源关联管理。启动项目前确认输入格式与标注要求。

本页聚焦人脸框、面部关键点和可见区域掩码。身份与生物识别涵盖更广泛的身份数据流程。标注描述源数据中的可见内容，身份标签应来自您有权使用的参考数据。

标注前定义类别、必填属性及边界规则，并利用人脸框与关键点等示例明确歧义。请参阅类别与标注类型指南。

通过数据整理检查样本并筛选可用元数据。规划姿态、遮挡、光照和图像质量等方面的覆盖，在标注前检查缺失或过度代表的条件。

通过标注质量保障按照任务规范检查标签。共识评估用于比较标注者的一致性；质量门禁阶段在任务推进前执行已配置的检查。将有疑问的样本交给相应审核者。

数据集版本记录源数据的选取范围，标注发布版本则打包用于后续流程的标注输出。通过数据集管理检查并组织数据，准备训练导出前请参阅标注发布版本指南。

选择标注任务支持的输出格式，并使用训练代码验证结果。自动化与集成方式请参阅导出格式指南及API、SDK 与 CLI 文档。

先准备有代表性的样本、清晰的标签规范和约定的审核流程。阅读图像标注文档，或向 Unitlab 团队咨询工作流程。