随着计算机视觉技术(Computer Vision,CV)的不断发展，应用场景愈发的细分化、专业化，相应的CV模型也在逐渐专注于特定的场景，这就意味着以往的通用数据集越来越不满足多样化CV模型对数据的需求。

丰富的数据是算法研究的保障和基石，数据质量的高低直接决定最终模型效果的好坏，换句话说，数据对于模型性能的贡献是最大的，数据越丰富、种类越多、模型效果越好，算法的泛化性和鲁棒性就越强。

由于计算机视觉技术商业化落地进程的加快，算法对训练数据提出了更高标准，数据要更加贴合多样的使用场景、更加注重数据精准度、更加要求专业技能知识，同时还要保证其隐私安全性等。那么如何提升数据标注质量与效率？

5月11日，智东西公开课推出计算机视觉公开课云测数据专场，并邀请到云测数据总经理贾宇航进行直播讲解，主题为《CV模型对训练数据的要求与实现》。

贾宇航老师将从CV应用落地中的数据挑战、数据的核心构成与处理方法、数据选择标准及如何利用智能标注平台提升数据标注质量与效率等方面为我们带来系统讲解。