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第73章 拿到样本数据后（第4页）

显卡有多厉害则完全取决于钱包有多鼓。

齐凡的钱包显然不够鼓。

这个他只能后续想办法化缘。

第一个问题的症结分析完毕。

接着是第二个问题--加大训练样本数量。

第二个问题所需的样本眼下倒是有了。

可是样本不是有了就行的，AI是科学不是魔术。

AI模型需要人喂给它数据，虽然这个喂的过程是很简单的--给每张照片打个标签，丢给模型就行了。

打标签的方法有两种。

一种比较简便。

直接给每张车牌号照片标注出对应的车牌号，这样模型在读到这张照片的时候就能知道它实际的车牌号是多少。

另一种方法则比较麻烦。

将照片中的车牌位置用数据标注工具勾勒出轮廓，再将车牌上的每个字符同样勾勒出轮廓。

这样做其实就是为了告诉模型，照片中的车牌位置在哪，车牌上每个字符的位置在哪，并且每个字符对应的含义是什么。

第二种方法更费时间，但是经过这样处理后的样本数据更加精细。

而越精细的样本数据，自然会得到越准确的预测结果。

如果仅仅从一张照片的角度出发。

数据标注的工作是很简单的，也并不费时。

哪怕是一个高中生，稍加指导，也能熟练的完成数据标注。

可再简单的工作一旦乘以一个系数，就可能会变得很庞大。

不巧的是，现在这个系数是168123。

即便齐凡偷懒，采用第一种较为简单的标注办法。

假设一分钟完成4张照片的标注，则需要700个小时。

假设采用第二种方法，一分钟只能完成一张照片的标注，那就是2800个小时。

如果为了追求识别精度，采用第二种方法。

按照每天八小时工作制，节假日不休息的话，齐凡需要连续工作近一年。

想想就他娘刺激。