时间:2022-12-30 10:32:35
作者:极悦注册科技
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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。