計算機視覺的飛速發(fā)展離不開大量圖像標注數(shù)據(jù)的支撐，隨著各類圖像檢測、識別算法的商業(yè)化落地，市場對圖像標注精準度愈發(fā)嚴格，同時針對不同的應(yīng)用場景，也衍生出了不同的圖像標注方法。

今天景聯(lián)文科技給大家介紹10種常見的圖像數(shù)據(jù)標注方法及其應(yīng)用。

 

1、語義分割

語義分割是指根據(jù)物體的屬性，對復(fù)雜不規(guī)則圖片進行進行區(qū)域劃分，并標注對應(yīng)上屬性，以幫助訓(xùn)練圖像識別模型，常應(yīng)用于自動駕駛、人機交互、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域。什么是語義標注？五大標注步驟

 

 

語義分割標注價格與工具（圖表格）

 

2、矩形框標注

矩形框標注又叫拉框標注，是目前應(yīng)用最廣泛的一種圖像標注方法，能夠以一種相對簡單、便捷的方式在圖像或視頻數(shù)據(jù)中，迅速框定指定目標對象。

 

 

 

3、多邊形標注

多邊形標注是指在靜態(tài)圖片中，使用多邊形框，標注出不規(guī)則的目標物體，相對于矩形框標注，多邊形標注能夠更精準地框定目標，同時對于不規(guī)則物體，也更具針對性。多邊形標注的特點與應(yīng)用

 

 

 

4、關(guān)鍵點標注

關(guān)鍵點標注是指通過人工的方式，在規(guī)定位置標注上關(guān)鍵點，例如人臉特征點、人體骨骼連接點等，常用來訓(xùn)練面部識別模型以及統(tǒng)計模型。

 

 

 

5、點云標注

點云是三維數(shù)據(jù)的一種重要表達方式，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標，而標注員則需要將這些密集的點云分類，并標注上不同屬性，常應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域。自動駕駛：Lidar 3D點云數(shù)據(jù)標注

 

 

 

6、3D立方體標注

與點云標注不同，3D立方體標注還是基于二維平面圖像的標注，標注員通過對立體物體的邊緣框定，進而獲得滅點，測量出物體之間的相對距離。

 

 

 

7、2D/3D融合標注

2D/3D融合標注是指同時對2D和3D傳感器所采集到的圖像數(shù)據(jù)進行標注，并建立關(guān)聯(lián)。該方法能夠標注出物體在平面和立體中的位置和大小，幫助自動駕駛模型增強視覺和雷達感知。
 

8、目標追蹤

目標追蹤是指在動態(tài)的圖像中，進行抽幀標注，在每一幀圖片中將目標物體標注出來，進而描述它們的運動軌跡，這類標注常應(yīng)用于訓(xùn)練自動駕駛模型以及視頻識別模型。

 

 

 

9、OCR轉(zhuǎn)寫

OCR轉(zhuǎn)寫是對圖像中的文字內(nèi)容進行標記與轉(zhuǎn)寫，幫助訓(xùn)練和完善圖片與文本識別模型。目前，景聯(lián)文支持簡體中文、繁體中文、英語、日語、韓語、法語、德語、西班牙語、阿拉伯語等十余種語言印刷或手寫圖片的轉(zhuǎn)寫。

 

 

 

10、屬性判別

屬性判別是指通過人工或機器配合的方式，識別出圖像中的目標物體，并將其標注上對應(yīng)屬性。