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图片标注时，需要人工标出目标的大小/位置，用一个矩形方框表示，并给出目标类型，模型训练时会根据标注的素材来调整参数。人工标注有时会出一些问题，比如目标矩形框位置不对（框子太大、太小、位置偏了），或者目标类型标错，本来是一个人，人工给它标成了汽车。这些标注时的问题都会影响较终模型训练的效果，仔细想一下，你不断告诉神经网络人是车、而车是人，然后神经网络都分不清了。正常情况下，人工标注的方框大小、位置应该合适，矩形方框刚好将目标包围住，如果框子太大、或者太小、甚至位置偏移了，都会影响神经网络对矩形方框中真实内容的判断。如果只追求素材的数量而不顾素材标注的质量，即使数量再多，也没有效果，实践证明，模型效果反而越来越差。图片标注在计算机视觉中起着至关重要的作用。山东人物图片标注副业平台

如何从一张图片中获取更多的信息？很多时候只靠文字没法满足需求。这个时候，图像标记或许能帮帮忙。图像标记或注释工具就是对图像进行标记，用于边界框对象检测和分割。这是人们突出图像的过程，它们必须对机器可读。借助工具，图像中的对象可以为特定目的被标记，这一过程也使人们能够轻而易举地理解图像中的内容；标签工具帮助人们标记图像中的项目。有几种图像标记工具用于对象检测，它们使用各种技术来检测对象，包括语义、边界框、关键点、长方体等。山东人物图片标注副业平台图片标注中的多边形分割能用来精确标注众多不规则目标。

图片标注语义分割：主要着眼于绘制对象的外部边缘(或边界)分类不同，语义分割要更加精确和具体一些。它是一个将整个图像中的每个像素与标签相关联的过程。在需要用到语义分割的项目中，我们通常会为人类标注器提供一系列预定义的标签，以便它能够从中选择需要标记的内容。语义分割使用的是和多边形标注类似的平台，能够让标注器在需要标记的一组像素周围绘制线条。当然，这些操作可以在AI辅助平台上完成，例如，处理程序虽然可以近似地绘制出汽车的轮廓边界，但是为了避免错误，需要在分割过程中剔除掉汽车下方的阴影部分。

线/边缘检测（线和样条）：在划分边界时，线和样条是有用的。将区分一个区域和另一个区域的像素进行标注。优点和缺点:这种方法的优点是，连线上的像素不需要都是连续的。这样在检测有中断的线或部分遮挡的物体是非常有用的。手动标注图像中的线是非常累人和费时的，特别是图像中有很多的线的时候。当物体碰巧是对齐的时候，可能会给出误导的结果。姿态预测/关键点识别：在许多计算机视觉应用中，神经网络常常需要识别输入图像中重要的感兴趣的点。我们把这些点称为地标或关键点。在这种应用中，我们希望神经网络输出关键点的坐标(x,y)。边界框处理在一个图像中标注多个对象，而图像分类是将整个图像与一个标签关联的过程。

图片标注特征点标注：计算机视觉系统的第四种图片标注是特征点标注。因为它在上创建点，所以有时也被称为点标注。只几个小点就能为中细小纷繁的目标归类。但特征点标注常常使用许多点来描绘目标的轮廓或框架。特征点大小多样，大些的点有时会用来在区域中区分出重要/标志区域。三维长方体（3DCuboids）：三维长方体是一种非常强大的图片标注，和边界框很像，都能帮助分类器找到目标。然而，三维长方体有长宽高三维成像。锚点一般位于目标边缘，各点之间用线填充。目标以三维效果呈现，让计算机视觉系统在三维空间中学会区分体积和位置等特征。图片标注方法有属性判别。重庆批量图片标注承接公司

无人驾驶或自动驾驶汽车是数据标注和图片标注发挥巨大作用比较好的示例之一。山东人物图片标注副业平台

图片标注中的图像分类不同于目标检测。目标检测的目的是识别和定位目标，而图像分类的目的是识别和识别特定的目标类。这个用例的一个常见示例是对猫和狗的图片进行分类。标注者必须为一只狗的图像分配一个类标签“dog”，对猫的图像分配类标签“cat”。图片标注的用例，零售:2D边框可以用于标注产品的图像，然后机器学习算法可以使用这些图像来预测成本和其他属性。图像分类在这方面也有帮助。医学：多边形可用于在医用x射线中标记，以便将它们输入深度学习模型，以训练x射线中的畸形或缺陷。这是图片标注较重要的应用之一，需要医学**具有较高的领域知识。山东人物图片标注副业平台

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