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圖像标注就是将标簽附加到圖像上的過程。這可以是整個圖像的一個标簽,也可以是圖像中每一組像素的多個标簽。
市場對圖像标注精準度愈發嚴格,同時針對不同的應用場景,也衍生出了不同的圖像标注方法。
語義分割語義分割是指根據物體的屬性,對複雜不規則圖片進行進行區域劃分,并标注對應上屬性,以幫助訓練圖像識别模型。語義分割則需要按照語義用自定義畫框對交通場景中的圖片進行分區,區分出圖片中的行人、車輛、道路、标識、樹木、建築物等。常應用于自動駕駛、人機交互、虛拟現實等領域。
矩形框标注又叫拉框标注,拉框标注是圖像标注中極為常見的一種任務類型,主要是指用2D框、3D框、多邊形框等标注出圖像中的指定目标對象。
多邊形标注是指在靜态圖片中,使用多邊形框,标注出不規則的目标物體,相對于矩形框标注,多邊形标注能夠更精準地框定目标,同時對于不規則物體,也更具針對性。
關鍵點标注關鍵點标注是指在目标對象的規定位置打上關鍵點,例如在人臉圖片上用點标注出眼角、鼻尖、嘴角等關鍵位置或者在人體圖像上标出骨骼或穴位的位置等。
将2D圖片中的車輛進行3D标注,主要應用于訓練自動駕駛對會車或超車車輛的體積判斷。
3D點雲标注是指從激光雷達采集的點雲圖中找出目标對象,并以立方體框的形式标注出來,其中包括車輛、行人、廣告标志和樹木等。
2D/3D融合标注是指同時對2D和3D傳感器所采集到的圖像數據進行标注,并建立關聯。該方法能夠标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。
目标追蹤目标跟蹤是從視頻數據中按幀捕捉某一對象,并進行畫框标注。在軍事制導、視頻監控、機器人視覺導航、人機交互,以及醫療診斷等許多方面有着廣泛的應用前景。
OCR轉寫OCR轉寫是對圖像中的文字内容進行标記與轉寫,幫助訓練和完善圖片與文本識别模型。
屬性判别屬性判别是指通過人工或機器配合的方式,識别出圖像中的目标物體,并将其标注上對應屬性。
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