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时间：2022-12-30 10:32:35
作者：欧陆注册科技
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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。
1、自动驾驶
（1）信号灯标：信号灯标注包括分类标注、区域标注和语义标注。
（2）车辆标注：车辆标注是通过矩形框标注，将车辆标注出来以便于识别车辆。
（3）道路线标：道路线标注是通过多边形标注将道路线标注出来以便于识别车道。
2、工业质检
在工业质检中，主要涉及的为表面缺陷标注。通过表面缺陷标注，可以对表面缺陷进行检测、分类，提高工业检测的检测速率、准确率以及智能自动化程度。
3、智能安防
智能安防系统不仅可以实时监测发生的各种状况，还可以对内容进行提取分析，通过分析监控摄像头中的关键信息，如车牌、人脸和动作等，进行风险把控，从而起到防患于未然的作用。
4、情绪检测
这是里程碑，可以用来检测一个人的情绪(高兴，悲伤，或自然)。这可以应用于评估受试者对特定内容的情绪反应。
5、医疗
多边形可用于在医用x射线中标记器官，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。这是图像标注最重要的应用之一，需要医学专家具有较高的领域知识。
1、手工标注：通过人工标记图像中的物体，以及物体的属性，这是一种最常见的图像数据标注方式，但效率较低；
2、基于深度学习的标注：利用深度学习模型，从图像中自动检测物体，并标记物体的类别，这种方式能够提高标注效率；
3、基于层级的标注：以类别和对象类型为基础，从图像中提取特征，并将其分类，这种方式也能够提高标注效率；
4、基于视觉标注：用视觉识别系统自动识别图像中的物体，并给出标注，这种方式有助于准确识别图像中的物体；
5、基于模版的标注：采用预定义的模版，自动将图像中的物体进行标注，这种方式可以提高标注的准确性和效率。
