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时间：2022-12-02 15:36:07
作者：欧陆注册科技
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计算机视觉被认为是机器学习和人工智能发展的重要领域之一。简而言之，计算机视觉是人工智能研究领域，致力于赋予计算机看世界和视觉解释世界的能力。图像标注是计算机视觉的一个子集，是计算机视觉的重要任务之一。
在人工智能不断发展的今天，计算机视觉系统在很多领域中都有着非常重要的指导性作用，而图像标注则是计算机视觉最为基础的数据支撑，图像标注就是将图像中的目标对象进行标签添加的一个过程。由于图像标注类型与实际需求的不同，图像标注既可以做单一性标签的标注，也可以根据像素的情况，添加多个标签。使用图像标注可以帮助人工智能在算法识别、检测图像等领域的商业化行为中做出更加精确的操作。
1、语义分割
此类方法对针对物体属性及不规则或者复杂的图片进行区域性标注，对标注内容加入更多的属性因素，从而支持图像识别训练模型等系统的运行。一般情况下，语义分割标注方法会应用在人机交互和自动驾驶领域中。
2、矩形框标注
这是目前在很多领域中都可以普遍使用的图像标注方法，使用便捷简单的方式对制定的目标对象进行框定。
3、关键点标注
此类标注方法是按照相应要求，在制定的位置标注关键点内容，比如骨骼连接点或者人脸特点等，经常被应用于统计模型和面部识别系统之中。
4、点云标注
作为三维数据的一种重要呈现方式，对各种位置坐标和障碍物等进行非常密集的点云标注，并且根据属性进行标识，常常被应用于自动驾驶的领域之中。
图像标注的作用就为大家介绍到此了，总之，无论是计算机视觉还是人工智能，都离不开图像标注数据的强大支撑，数据的精准度也决定了人工智能落地执行的程度。所以，充分了解图像标注的相关内容，才能更好的做出数据工作。
