圖像數據标注的(de)類型
每個數據科(kē)學(xué)任務都需要數據。具體地(dì)說，是輸入系統的(de)幹淨易懂的(de)數據
圖像标注在計算機(jī)視(shì)覺中起着至關(guān)重要的(de)作用。圖像标的(de)目标是為(wèi)和(hé)任務相關(guān)的(de)、特定于任務的(de)标簽。這可(kě)能包括基于文本的(de)标簽(類)，繪制在圖像上的(de)标簽(即邊框)，甚至是像素級的(de)标簽。下來我(wǒ)們(men)一(yī)起看看常用到的(de)一(yī)些圖像标注類型
01 拉框
用2D、3D、多邊形框等标注出圖像中的(de)制定目标對象
02 語義分割
标記圖像中存在的(de)內(nèi)容及位置，根據屬性進行(xíng)像素級分割，支持單屬性、多級屬性
03 實例分割
實例分割是圖像分割的(de)一(yī)種子(zǐ)類型，它在像素級别上标識圖像中每個物體的(de)每個實例。實例分割和(hé)語義分割是圖像分割的(de)兩種粒度級别之一(yī)
04 目标檢測
支持人物ID追蹤、視(shì)頻軌迹追蹤，截取視(shì)頻關(guān)鍵幀，對連續畫面中出現的(de)同一(yī)目标标注相同的(de)id，從而記錄目标軌迹的(de)變化
05 圖像分類
圖像分類不同于目标檢測。目标檢測的(de)目的(de)是識别和(hé)定位目标，而圖像分類的(de)目的(de)是目标屬性，對圖像劃分到不同分類
這個用例的(de)一(yī)個常見示例是對貓和(hé)狗的(de)圖片進行(xíng)分類。标注者必須為(wèi)一(yī)隻狗的(de)圖像分配一(yī)個類标簽"dog"，對貓的(de)圖像分配類标簽"cat"
06 關(guān)鍵點
在許多計算機(jī)視(shì)覺應用中，神經網絡常常需要識别輸入圖像中重要的(de)感興趣的(de)點。我(wǒ)們(men)把這些點稱為(wèi)地(dì)标或關(guān)鍵點。例如(rú)：可(kě)對人臉關(guān)鍵點、人體骨骼關(guān)鍵點、人臉五官等進行(xíng)關(guān)鍵點标注
07 線段标注
支持貝塞爾曲線和(hé)普通線段标注，支持對車道(dào)線進行(xíng)貝塞爾曲線标注，使用線段将圖像目标的(de)邊緣、輪廓用線段标注
08 ocr轉寫
OCR轉寫是對圖像中的(de)文字內(nèi)容進行(xíng)标記與轉寫，幫助訓練和(hé)完善圖片與文本識别模型
09 點雲标注
點雲是三維數據的(de)一(yī)種重要表達方式，通過激光雷達等傳感器，能夠采集到各類障礙物以及其位置坐标，而标注員則需要将這些密集的(de)點雲分類，并标注上不同屬性，常應用于自(zì)動駕駛領域
10 屬性判斷
屬性判别是指通過人工或機(jī)器配合的(de)方式，識别出圖像中的(de)目标物體，并将其标注上對應屬性
