什么是图像标注？ 图像标注是为图像添加标签，使其能够被机器学习模型理解的过程。 它涉及到添加元数据，例如标签、边界框或掩码，以突出图像中的特定特征或对象。 此元数据充当训练数据，使模型能够识别模式、分类对象或检测空间关系。 例如，标注街道场景的照片可能涉及到标记汽车、行人和交通标志，以便自动驾驶汽车系统可以学习识别它们。 如果没有结构化的标注，模型很难有效地解释原始像素数据。
图像标注的类型 常见的类型包括边界框（对象周围的矩形轮廓），语义分割（用类别标记每个像素，例如“道路”或“天空”），关键点标注（标记特定点，例如人体姿势中的关节），多边形标注（用顶点定义不规则形状）和实例分割（区分同一类的多个对象）。 例如，边界框用于对象检测任务，而语义分割对于识别肿瘤边界的医学成像至关重要。 关键点标注用于健身应用程序以跟踪身体运动。 每种方法都在精度、复杂性和计算成本之间取得平衡，具体取决于用例。
实际考虑因素 选择正确的标注类型取决于问题。 边界框创建速度很快，但缺乏细粒度的细节，使其适合检测交通中的汽车等对象。 语义分割提供像素级的精度，但需要更多的时间和资源。 对于需要空间关系的任务（如面部识别），关键点标注至关重要。 开发人员还必须考虑数据集大小和模型性能：过于详细的标注会减慢训练速度，而细节不足可能会降低准确性。 像 LabelMe 或 COCO-annotator 这样的工具可以帮助简化流程，但是标注质量直接影响模型结果，因此一致性和明确的指导方针至关重要。