计算机视觉是人工智能的一个分支，它使机器模型能够从视觉输入中看到并推断出有意义的信息。典型示例包括面部识别、自动驾驶汽车、无人驾驶无人机等。但是，如果没有图像标注，这些卓越的计算机视觉技术都不会出现。训练数据集应该具有可以被机器学习模型检测和预测的准确标注图像。图像标注的质量越高，计算机视觉模型的准确性就越高。

什么是图像标注？

图像标注是使用文本或标注工具和技术为多媒体对象分配标签的人工任务。与非标注图像相比，使用基于关键字的搜索更容易找到标注图像，尤其是在大型数据库中。这是因为图像标注标记了您希望计算机视觉模型检测、识别和分类的特征。

假设您正在训练您的计算机视觉模型以在多种情况下识别汽车。在这种情况下，仅显示包含汽车的机器学习模型图像是不够的。图像还可能包含其他对象，例如宠物、电话和道路等。除非您展示它，否则您的模型不具备区分所有这些事物的先天能力。这就是标签的用武之地。

本质上，您的训练数据集应该识别图像的哪个部分包含汽车。有了足够的图像标注，您的模型就开始创建自己的关于汽车外观的规则。

该模型将进行汽车预测并将其与图像标注进行比较。当然，可能需要进行一些必要的调整才能提供准确的未来预测。需要更多的学习和测试来提高模型的准确性。不久之后，它也将能够识别其他未标注图像中的汽车。

图像标注的类型

您可以使用至少四种主要类型的图像标注来训练您的机器学习模型。每种类型的图像标注在如何描绘图像中描绘的特定属性或区域方面都是独一无二的。

当然，您选择的图像标注将取决于您希望计算机视觉算法看到的数据。

图像分类

图像分类旨在识别在整个训练数据集中的图像中捕获的可比较对象的存在。图像分类将图像过度简化为特定标签。它可以教您的模型算法回答以下问题：图像中是否包含狗？然而，图像分类无法回答这个问题：狗的位置或大小是什么？图像分类的示例包括用标签标记房屋的内部照片，包括“客厅”或“厨房”。

异议检测/识别

物体检测训练机器模型准确检测自然环境中明显的不同类型物体。它识别对象是否存在、它的位置以及图像中的项目数。对象检测还可以帮助您的机器自行识别未标注图像中的各种对象。

边界框是在一张照片或视频中标记各种对象的完美技术。以街景图像为例。它可能以行人、人行道、自行车、车辆和卡车为特色。您可以在同一张图片或视频中分别标记这些对象中的每一个，以训练您的机器模型来识别它们。

分割

作为一种更高科技的图像标注形式，分割可以分析视觉输入以确定照片中的对象是如何相似或不同的。它对图像进行分割并对其进行处理，以完成图像分类和对象识别等任务。这种类型的图像标注构成了多个计算机视觉项目的基础。

分割分为三种类型：语义分割、实例分割和全景分割。我们将在下面详细讨论它们：

•语义分割使用对象的像素标记对图像进行分类，例如汽车、人、花等。它将具有相同类标签的多个对象可视化为一个实体。虽然它可以揭示物体的存在和位置，但它不会揭示它们的大小或形状。当您想将相似的对象分类在一起时，此方法适用。对于那些您不必在不同图像中跟踪或计数的对象尤其如此。

•实例分割将同一类的多个对象可视化为唯一的单个实例。本质上，它分割输入图像中的每个对象实例。该方法可以跟踪和统计图像对象的数量、位置、大小和形状。通过实例分割，您可以在称为逐像素标记的过程中标记图像内的每个像素。您还可以标记边界，使边界坐标可数。

•全景分割融合了语义和实例分割的概念。它允许为每个图像像素添加两个标签：一个唯一的语义标签和一个实例ID。因此，不会发生段重叠。它是最全面的分割形式。这是因为合并其他形式的分割会导致对实际图像的高度精细和细致的说明。例如，全景分割与卫星图像一起用于识别受限保护区的变化。这使科学家能够跟踪树木健康和生长的变化，以确定森林火灾和建筑等某些事件如何影响该地区。

边界识别

边界图像识别旨在训练计算机视觉模型来识别图像中对象的边界或线条。边界可能包括：

•特定对象的边界

•图像中描绘的地形区域

•图像中的人造边界

例如，自动驾驶汽车依靠边界识别来识别车道、人行道和土地边界。由于边界识别，无人机能够遵循特定的路线并避开电力线等潜在障碍。在医学领域，标注者可以标记医学图像中细胞的边界以发现异常。

图像标注技术

选择标注方法后，下一步就是选择图像标注技术。虽然图像标注的类型是您想要为视觉数据提取的结果，但图像标注技术是如何实现该标签的。

边界框

边界框需要在目标对象周围绘制一个正方形或矩形。这些框可以是2D或3D。由于其简单性和多功能性，这是最基本的图像标注技术。它通常用于有点对称的物体，如路标、车辆和行人。

地标

这种图像标注技术也称为“点标注”，涉及在图像上绘制小点。该技术有几个用例。它适用于面部识别，以识别面部特征、表情和情绪。标记图像标注技术还可以标记身体位置和对齐方式，以及研究身体不同部位之间的关系。

多边形

多边形图像标注技术使用目标对象位置周围的多边形。因此，它有助于更准确地定义边界。适用于形状不规则的物体，如房屋、汽车、土地或动物。

掩蔽

图像遮罩用于将更多注意力吸引到图像中的特定区域，同时隐藏其他不需要的区域。

追踪

跟踪图像标注将标签分配给目标对象并绘制跨多个视频帧的移动。插值是跟踪中常用的工具。它使标注器能够标记单个视频帧。

折线

折线图像标注技术需要绘制包含一个或多个线段的连续线。它最适合突出具有线性外观的关键特征。一个典型的用例是在自动驾驶汽车的背景下，因为该技术可以定义人行道、道路车道或电力线。

图像标注用例

图像标注催生了未来技术，这些技术彻底改变了我们今天的生活。这些包括：

•面部识别技术使用带标注的人脸图像来识别面部特征并区分不同的面部。大多数智能手机都具有面部识别功能。

•图像标注在安全和监控行业中很重要。它有助于物体检测，例如看起来可疑的包。

•它还检测可疑的人类习惯。

•在农业中，它有助于检测作物病害。这是通过标记强壮和受病害植物的图像来实现的。

•医学领域也使用图像标注。例如，健康和恶性肿瘤的图像使用像素精确的标注技术进行标注。因此，医生可以做出更及时、更准确的诊断。

•在野生动物保护方面，无人机依靠带标注的图像来识别野火和偷猎。

•在机器人领域，机器人依靠图像标注来执行播种、整理包裹和修剪户外田地等任务。

人工智能中的计算机视觉正在各个尚未开发的领域涌现。它还提高了现有行业的效率。为了使计算机视觉模型准确地感知自然栖息地中的目标物体，需要使用带标注的图像进行训练。标注图像是基于各种类型的图像标注和技术创建的。

景联文科技 | AI基础数据服务｜数据采集｜数据标注｜假指纹制作｜指纹防伪算法

助力人工智能技术加速数字经济相关产业质量变革，赋能传统产业智能化转型升级