1000 张图、每张 3 个框、全人工 12 秒一张。 上预标注之后，召回 90%、精确 90% 只要 1.6 小时，是全人工的 2.03 倍； 但召回 50%、精确 50% 反而要 21.5 小时，比全人工慢一倍。
上一节算清了各种标法的价钱，这一节算怎么把这笔钱省下来。核心只有一句话：让模型先标，人只改。
一、预标注：把「画」换成「改」
从零画一个框要 12 秒：找目标、对齐边缘、确认类别。 改一个已有的框只要几秒：看一眼，对了就过，错了删掉或重画。 所以只要模型给的框大致靠谱，人工就从「创作」变成「审阅」，单位成本立刻降下来。 这就是预标注的全部原理。它不神奇，就是把人的动作从画改成判。 真正要算的是：模型多准的时候这套才划算？
二、要分开算召回和精确
很多人会说「预标注模型准确率 80%」。这句话没法用，因为它把两件事混在一起了： 召回：该有的框，模型找到几个。漏一个，人工要补，补一个 10 秒，比从零画还贵。 精确：模型给的框，有几个是真的。多给一个假框，人工删掉，删一个只要 3 秒。 两个错误的代价差了 3 倍多。所以「准确率 80%」这句话必须拆开看，拆开之后才知道这套划不划算。
三、算出来的盈亏线
Demo 的账：1000 张，每张真值 3 个框，全人工 12 秒一张，共 3.3 小时。 召回 90%、精确 90%：每张复核 2 秒、补 0.3 个框、删 0.3 个框，合计 1.6 小时，2.03 倍加速。 召回 70%、精确 70%：13.7 秒一张，比全人工还慢，加速比 0.88。 召回 50%、精确 50%：21.5 秒一张，加速比 0.56——模型帮了倒忙，人工要一条条删假框、 一个个补漏框。 分界线大致在「召回乘精确」接近 0.5 的地方。低于它，别上预标注。
四、提高一致性的四个手段
速度之外还有一致性。同一批数据标得前后不一，比标错更麻烦。 1. 写规范。边界贴哪一侧、遮挡怎么处理、模糊的算不算，每条都要有例子。 规范不写清，五个人能标出五种结果。 2. 先标 50 张对齐。全组一起标同一批，坐下逐条对，把分歧消掉再开工。 这半天时间能省掉后面几千张的返工。 3. 重叠抽样。抽 5% 到 10% 让两个人各标一遍，算一致性。 一致性低于阈值就停下来重新对齐，不要硬推到结束。 4. 分批验收。每标完一批就抽检，别等全部标完才发现口径错了——那时候返工量是灾难级的。
五、动手 Demo：预标注加复核：召回和精确各要多少才划算
1000 张图、每张真值 3 个框、全人工 12 秒一张； 模型按召回 r 给出 3r/p 个框，其中 3r 个是对的、其余要删； 人工每张复核 2 秒、删一个多余框 3 秒、补一个漏框 10 秒； 对召回和精确各三档共九种组合算总工时和加速比。
def cost(r, p):
miss = B * (1 - r) # 漏掉的框
given = B * r / p # 模型给出的框
extra = given - B * r # 其中多余的
return N * (t_check + miss * t_add + extra * t_del)
实跑输出：
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预标注加复核：召回和精确各要多少才比全人工快
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要标的图 1000 张，每张真值 3 个框
全人工每张 12.0 秒（画 3 个框）
复核每张 2.0 秒（看一遍、确认）
删掉一个多余框 3.0 秒
补一个漏框 10.0 秒
全人工总耗时 3.3 小时
召回 精确 总耗时 小时 加速比 对比全人工
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50% 50% 6.0 0.56 更慢
50% 70% 5.3 0.63 更慢
50% 90% 4.9 0.69 更慢
70% 50% 4.8 0.69 更慢
70% 70% 3.8 0.88 更慢
70% 90% 3.3 1.03 更快
90% 50% 3.6 0.92 更慢
90% 70% 2.4 1.42 更快
90% 90% 1.6 2.03 更快
这张表最该看的是标「更慢」的那几格。召回 50%、精确 50% 的时候，模型一半框是假的、一半目标没找到，人工既删又补，比从零画还累。
所以「预标注模型准确率百分之八十」这句话没用——必须把召回和精确分开说。漏框最贵（补一个 10 秒，比画一个还费劲），多给框反而便宜（删一个只要 3 秒）。
工程上的取向因此很明确：召回做高、精确放宽，宁可多给候选框让人删。这和分类任务追求「均衡」是反的，因为下游的成本不对称。
看「对比全人工」那列：九格里有六格是「更慢」。 这很反直觉，但算一遍就明白——复核的 2 秒省不掉，漏框的 10 秒又很贵。 召回 90%、精确 70% 是 1.42 倍，比 90%/90% 的 2.03 倍差一截。说明精确掉下去会直接吃掉收益。 召回 70%、精确 90% 只有 1.03 倍，几乎不赚。因为漏掉的 0.9 个框每个要 10 秒去补，9 秒就没了。 所以结论很明确：先把召回做上去，再谈精确。漏框是这套流程的头号敌人。
30 秒实验
- 把补框时间从 10 秒改成 6 秒，看有几格能从「更慢」翻成「更快」。
- 把复核时间从 2 秒改成 4 秒，看整体加速比掉多少。
- 想一想：为什么真实系统宁可多给候选框，也不肯漏？
常见误区
- 「模型准确率 80% 就能上预标注」——必须拆成召回和精确分别看。
- 「预标注一定省时间」——九种组合里六种更慢。
- 「一致性靠个人自觉」——得靠规范、对齐会、重叠抽样和分批验收。
自测三问（点开对答案）
1. 为什么补一个漏框比删一个假框贵得多？ —— 补框要从零画，删框只要点一下；这个成本差决定了整个流程的设计取向。 2. 预标注划算的分界线大概在哪？ —— 召回乘精确接近 0.5 附近，低于它总工时会超过全人工。 3. 保证标注一致性的四个手段是什么？ —— 写规范、先标 50 张对齐、重叠抽样算一致性、分批验收。理论和账都算完了。下一节开始动手：用 VGG 标注工具做五个实例，第一个是三维人脸。
- ☐ （本节完，下一节 7.2.1 实例1：重建3D人脸模型）