在存储中保存了大量的PACS图片，对图像进行标注有什么好的解决方案？

帮你问了一下ChatGPT，供参考：

在图像标注领域，自动化程度较高的工具通常涉及计算机视觉和深度学习技术。这些工具可以通过模型预测或自动生成标注，从而减轻标注人员的工作负担。以下是一些具有较高自动化程度的工具和平台：

1. Supervisely:

   • Supervisely不仅提供手动标注工具，还集成了基于深度学习的自动标注功能。
   • 使用内置模型进行对象检测和分割，然后根据模型的输出生成标注。

2. Labelbox with Active Learning:

   • Labelbox引入了主动学习（Active Learning）的概念，可以使用预训练模型对数据进行排序，优先标注那些模型不够确定的样本，以提高模型性能。

3. Amazon SageMaker Ground Truth with Auto Labeling:

   • 亚马逊SageMaker Ground Truth具有自动标注（Auto Labeling）功能，可以使用预训练模型自动生成标注。
   • 支持使用Amazon SageMaker Ground Truth自动标注作业来加速标注过程。

4. Snorkel:

   • Snorkel是一个开源工具，通过生成程序性标签（programmatic labels）来增强监督学习模型的训练数据。
   • 允许用户定义标签生成函数，从而在一定程度上自动化标注过程。

5. Google Cloud AutoML:

   • Google Cloud AutoML Vision等服务提供了自动化的图像分类和对象检测功能，可以使用大量标注好的数据训练模型，然后将其应用于新的未标注数据。

   虽然自动化标注工具可以提高效率，但在使用它们时需要注意模型的准确性和泛化能力。自动生成的标注可能会有误差，特别是在处理复杂场景或不寻常情况时。因此，在实际应用中，仍然需要人工审核和修正自动生成的标注。