挑战
项目起点。
感知团队需要干净、一致的标注数据，而其规模和节奏是内部团队无法长期维持的。数据产能限制了模型的迭代速度，批次之间的质量漂移也在拉低评测分数。
解决方案
我们如何一步步推进。
与模型团队共同设计标注规范和黄金标准集，每位标注员在接触真实数据前都必须完成校准
以每周交付的节奏运行 120 万张图像规模的持续语义分割流水线
按类别跟踪标注者间一致性，并随每个批次提交质量保证报告
根据模型误差分析在项目中途调整标注指南，打通数据与预测之间的闭环
成果
最终交付的成果。
所有成果均以项目开始前共同约定的目标衡量，而非虚荣指标。
- 已标注图像120 万
- 产能+62%
- 标注者间一致性得分0.93
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