什么是图像标注？

图像标注是计算机视觉中最重要的任务之一。在众多应用中，计算机视觉本质上是在努力赋予机器眼睛——看到和解释世界的能力。

什么是图像标注？

图像标注是用标签对图像进行标注。这些标签由AI工程师预先确定，并被选择为计算机视觉模型提供有关图像中显示内容的信息。

根据项目的不同，每个图像上的标签数量可能会有所不同。有些项目只需要一个标签来表示整个图像的内容（图像分类）。其他项目可能需要在单个图像中标记多个对象，每个对象都有不同的标签。

5 种常见的图像标注服务

1. 2D 和 3D 边界框

使用2D边界框，标注者必须在图像中他们想要标注的对象周围绘制一个框。有时这些目标对象会是相同的，即“请在此图像中的每辆自行车周围画框”。

也可能有多个目标对象，“请在这张图片中的每辆汽车、行人和自行车周围画一个框。” 在这些情况下，在绘制框后，标注者必须从标签列表中进行选择。

3D边界框与2D边界框几乎相同，除了它们还可以显示被标注的目标对象的近似深度。与2D边界框标注类似，标注器在目标对象周围绘制框，确保将锚点放置在对象的边缘。有时，目标对象的一部分可能会被阻挡。在这种情况下，标注器将近似目标对象的阻塞边缘的位置。 

2.图像分类

边界框处理图像中的多个对象的标注，而图像分类是将整个图像与一个标签相关联的过程。图像分类的一个简单示例是标记动物类型。标注者将获得动物的图像，并要求他们根据动物种类对每个图像进行分类或分类。 

将这些带标注的图像数据输入计算机视觉模型将教会模型每种动物特有的视觉特征。理论上，该模型将能够将新的未标注动物图像分类到适当的物种类别中。 

3. 线标注

线标注是图像上直线或曲线的标记。标注者的任务是标注车道、人行道、电力线和其他边界指标。用线和样条标注的图像主要用于车道和边界识别。同样，它们也经常用于无人机的轨迹规划。

从自动驾驶汽车和无人机到仓库中的机器人等等，线和样条标注在各种用例中都很有用。 

4.多边形标注

有时，具有不规则形状的目标对象不容易用边界框或长方体进行标注。多边形标注允许标注者在目标对象的每个顶点上绘制点。这种标注方法允许对对象的所有精确边缘进行标注，而不管其形状如何。

与边界框一样，标注边缘内的像素随后将被标记以描述目标对象。

 5.语义分割

边界框、长方体和多边形都处理标注图像中单个对象的任务。然而，语义分割是图像中每个像素的标注。不是给标注者一个要标注的对象列表，而是给他们一个片段标签列表来划分图像。 

希望本文能帮助您了解机器学习中五种按需图像标注服务的基础知识。