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图片标注3D包围框或者立方体：类似于2D边框，除了它们还可以显示目标的深度。这种标注是通过将二维图像平面上的边界框向后投影到三维长方体来实现的。它允许系统区分三维空间中的体积和位置等特征。优点和缺点:解决了物体方向的问题。当物体被遮挡，这种标注可以想象包围框的维度，这可能会影响训练。这种标注也会包括背景像素，可能会影响训练。多边形：有时，必须标记形状不规则的物体。在这种情况下，使用多边形。注释时只需标记物体的边缘，我们就能得到要检测的物体的完美轮廓。图像标注的目标是为和任务相关的、特定于任务的标签。黑龙江人脸图片标注赚工资

用于图片标注的人工智能和机器学习：以AI为中心的模型是用机器学习建立的。这些模型经过了有效训练，不需要人类干预，能够单独运作。一些图像注释工具用于提供大量的训练数据，计算机视觉需要这些数据。使用该工具，用户可以识别图像中的对象。即使在现实生活中，机器也更容易识别同一组图像。事实上，构建能在实际生活中完美运行的人工智能工具并不容易。专家必须首先收集大量高质量的正确数据。大量被注释的图像有助于AI工具识别，并形成便于理解的模式，比如基于人工智能的工具可以理解人类的外观。黑龙江人脸图片标注赚工资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。

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”。在本节中，我们将讨论如何使用图像标注来帮助机器模型执行特定行业的任务：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射线中标记部位，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。这是图像标注很重要的应用之一，需要医学专家具有较高的领域知识。

多边形标注是一种出色的图像标注技术，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像，而在多边形标注中，标注器在感兴趣的图像周围创建多边形。这样可以更容易地准确预测出图像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。折线标注可以在图像中绘制直线或曲线，所以它可用于标注人行道、车道、输电线等其他边界。上海抒炬计算机信息技术中心诚信、尽责、坚韧。

需要进行标注的计算机视觉任务（物体检测、线/边缘检测、分割、姿态预测、图像分类）给大家介绍图像标注的种类，应用场景，以及各种标注的优缺点。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。这就是图像标注的作用。图像标注在计算机视觉中起着至关重要的作用。图像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。上海抒炬计算机信息技术中心愿与各界朋友携手共进，共创未来！黑龙江人脸图片标注赚工资

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图片标注语义分割：在实际应用中，标注器一旦接收到自动驾驶的训练数据，就需要按照道路、建筑物、骑车人、行人、障碍物、树木、人行道、以及车辆等，对图像中的所有内容，进行分类分割。而且，人类标注器会使用单独的工具，裁剪掉不属于主体的像素。语义分割的另一个常见应用场景是医学成像。针对提供过来的患者照片，标注器将从解剖学角度对不同的身体部位，打上正确的部位名称标签。因此，语义分割可以被用于处理诸如“在CT扫描图像中标记脑部病变”，之类难度较大的特殊任务。黑龙江人脸图片标注赚工资

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