人工智能AI工具-视频标注工具vatic的搭建和使用

人工智能，尤其是深度学习技术最近十分的火热。因为其已经在大数据和高运算能力(gpu,fpga)的前提下验证了在图片，语音，端到端强大的能力。根据徐伟的ppt，现阶段深度学习技术已经可以成熟的领域在于: 【Andrew Ng/徐伟谈人工智能发展的现状与未来】

与此同时，产业界也在迅猛的发展。 【国内人工智能行业全梳理】 中梳理了多个方向的进展。无疑，接下来深度学习会在更多的领域内落地，应用。我准备写一个系列的文章。来总结我在工作中接触到，使用过的相关工具，这包括：(1)数据集的构建：人工标注平台Vatic（2）数据集的分布式存储平台（3）深度学习平台训练工具MXNET（4）深度学习平台训练工具tensorflow。本文先介绍我使用过的一个视频/图片标注工具vatic。

Vatic源自MIT的一个研究项目 ( V ideo A nnotation T ool from I rvine, C alifornia) 。输入一段视频，支持自动抽取成粒度合适的标注任务并在流程上支持接入亚马逊的众包平台Mechanical Turk。除此之外，其还有很多实用的特性：

搭建vatic可以参照 github上的说明 。搭建过程对操作系统和软件的版本要求较严格。所以，我们使用docker来部署降低复用的难度。
一个参考的docker image
https://github.com/johndoherty/vatic

启动服务

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