圖像數據标注的類型
每個(gè)數據科學任務(wù)都需要數據。具體(tǐ)地說(shuō)，是輸入系統的幹淨易懂的數據
圖像标注在計算(suàn)機視(shì)覺中起着至關(guān)重要的作(zuò)用。圖像标的目标是為(wèi)和任務(wù)相關(guān)的、特定于任務(wù)的标簽。這(zhè)可能(néng)包括基于文本的标簽(類)，繪制在圖像上(shàng)的标簽(即邊框)，甚至是像素級的标簽。下(xià)來(lái)我們一(yī)起看看常用到的一(yī)些(xiē)圖像标注類型
01 拉框
用2D、3D、多邊形框等标注出圖像中的制定目标對象
02 語義分(fēn)割
标記圖像中存在的内容及位置，根據屬性進行像素級分(fēn)割，支持單屬性、多級屬性
03 實例分(fēn)割
實例分(fēn)割是圖像分(fēn)割的一(yī)種子(zǐ)類型，它在像素級别上(shàng)标識圖像中每個(gè)物體(tǐ)的每個(gè)實例。實例分(fēn)割和語義分(fēn)割是圖像分(fēn)割的兩種粒度級别之一(yī)
04 目标檢測
支持人(rén)物ID追蹤、視(shì)頻軌迹追蹤，截取視(shì)頻關(guān)鍵幀，對連續畫面中出現(xiàn)的同一(yī)目标标注相同的id，從而記錄目标軌迹的變化(huà)
05 圖像分(fēn)類
圖像分(fēn)類不同于目标檢測。目标檢測的目的是識别和定位目标，而圖像分(fēn)類的目的是目标屬性，對圖像劃分(fēn)到不同分(fēn)類
這(zhè)個(gè)用例的一(yī)個(gè)常見示例是對貓和狗的圖片進行分(fēn)類。标注者必須為(wèi)一(yī)隻狗的圖像分(fēn)配一(yī)個(gè)類标簽"dog"，對貓的圖像分(fēn)配類标簽"cat"
06 關(guān)鍵點
在許多計算(suàn)機視(shì)覺應用中，神經網絡常常需要識别輸入圖像中重要的感興趣的點。我們把這(zhè)些(xiē)點稱為(wèi)地标或關(guān)鍵點。例如(rú)：可對人(rén)臉關(guān)鍵點、人(rén)體(tǐ)骨骼關(guān)鍵點、人(rén)臉五官等進行關(guān)鍵點标注
07 線段标注
支持貝塞爾曲線和普通線段标注，支持對車道線進行貝塞爾曲線标注，使用線段将圖像目标的邊緣、輪廓用線段标注
08 ocr轉寫
OCR轉寫是對圖像中的文字内容進行标記與轉寫，幫助訓練和完善圖片與文本識别模型
09 點雲标注
點雲是三維數據的一(yī)種重要表達方式，通過激光雷達等傳感器(qì)，能(néng)夠采集到各類障礙物以及其位置坐标，而标注員(yuán)則需要将這(zhè)些(xiē)密集的點雲分(fēn)類，并标注上(shàng)不同屬性，常應用于自動駕駛領域
10 屬性判斷
屬性判别是指通過人(rén)工或機器(qì)配合的方式，識别出圖像中的目标物體(tǐ)，并将其标注上(shàng)對應屬性
