每个数据科学任务都需要数据。具体地说，是输入系统的干净易懂的数据。说到图像，计算机需要看到人类眼睛看到的东西。例如，人类有识别和分类物体的能力。同样，我们可以使用计算机视觉来解释它接收到的视觉数据。这就是图片标注的作用。图片标注在计算机视觉中起着至关重要的作用。图片标注的目标是为和任务相关的、特定于任务的标签。这可能包括基于文本的标签(类)，绘制在图像上的标签(即边框)，甚至是像素级的标签。我们将在下面探讨这一系列不同的标注技术。人工智能需要的人工干预比我们想象的要多。为了准备高精度的训练数据，我们必须对图像进行标注以得到正确的结果。数据注释通常需要较高水平的领域知识，只有来自特定领域的**才能提供这些知识。图片标注的目的（图像分类、目标检测等）需要不同的图片标注技术来开发有效的数据集。四川人工图片标注公司
图片标注图片分类：边界框处理在一个图篇中标注多个对象，而图片分类是将整个图片与一个标签关联的过程。一个简单的图片分类的例子是标记动物的类型。注释者会得到动物的图片，并要求他们根据动物种类对每张图片进行分类。把这些带注释的图片数据输入计算机视觉模型，可以让模型了解每种动物特有的视觉特征。理论上，该模型将能够将新的未注释的动物图片归类到适当的物种类别中。线条和样条：线条和样条注释，顾名思义，就是对图片上直线或曲线的标注。注释人员的任务是注释车道、人行道、电力线和其他边界指示器。用线条和样条标注的图片主要用于车道和边界识别。此外，它们也经常被用于无人机的轨迹规划。从自动驾驶汽车、无人机到仓库中的机器人等等，线条和样条标注在各种用例中都很有用。青海微信图片标注平台兼职图片标注的类型通常包含图片拉框。
计算机视觉的图片标注种类繁多，应用也不尽相同。想知道各种标注技术的效果吗？一起来看看它们在计算机视觉方面的应用和独特的案例吧！在深入学习计算机视觉的图片标注用例前，首先要了解各类图片标注的方法。一起来剖析一下很常见的图片标注技术吧。边界框：边界框用途普遍且简单明了，是计算机视觉中很常用的图片标注类型之一。边界框圈出目标，并协助计算机视觉网络找出感兴趣的目标。它很好创建，只需要指定盒的左上角和右下角的X和Y坐标。边界框几乎可以应用于任何目标，而且能大幅提升目标检测系统的准确度。
标记形状不规则的物体。在这种情况下，使用多边形图片标注。注释的时候只需要标记物体的边缘，我们就可以得到要检测的物体的完美轮廓。多边形图片标注的优点和缺点:多边形标记的主要优点是它消除了背景像素，并且捕获了物体的精确尺寸。非常的耗时间，如果物体的形状是复杂的，很难标注。注意：多边形方法也用于物体形状的分割。我们将在下面讨论分割。数据采集是ML冷启动的问题。但是，即使你有了一个可行的数据集，构建和测试模型也是需要技巧的。便签块形态的图片标注主要适用于说明文字较多，需要重点表达说明文字本身的情况。
基于分类的图片标注，国内外学者提出很多方法，一大部分是通过先提取训练图像的底层特征，然后在底层特征和关键词分类器之间建立分类模型，再对未标注的图像集运用这个模型进行分类，完成图片标注。早期的分类器只能实现图像与关键词之间的一对一标注，后来经过对分类器的改进，可以实现一对多的分类。但是基于分类的图片标注，无论是一对一的分类方式还是一对多的分类方法，都在不同程度上受到分类器个数的约束和限制，对于大数据环境下的图像或者大量关键词的标注情况不适用。但是，基于分类模型的图片标注在图像识别和检索方面有很明显的优越性。图片标注时被遮挡的目标只要人眼能看清都应被标注且矩形框只要包含看得见的部分即可。山东大量图片标注员好做吗
图片标注多边形分割用众多复杂多边形标注目标，能够捕捉不规则形状的目标。四川人工图片标注公司
多边形图片标注是一种出色的图片标注技术，标注器可用于标注形状大小不规则的对象。这种技术十分有用：2D和3D边界框只能标注形状规则的图片，而在多边形标注中，标注器在感兴趣的图片周围创建多边形。这样可以更容易地准确预测出图片在多边形空间中的体积和位置。折线标注是一种奇妙的标注技术，主要功能是让计算机视觉系统感知到标注的边界、样条和线。标注器还可以利用折线标注技术来规划无人机的飞行轨迹。折线标注可以在图片中绘制直线或曲线，所以它可用于标注人行道、车道、输电线等其他边界。四川人工图片标注公司
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