Article / 文章中心

10种常见的图像标注方法

发布时间:2022-10-11 点击数:1351

计算机视觉的飞速发展离不开大量图像标注数据的支撑,随着各类图像检测、识别算法的商业化落地,市场对图像标注精准度愈发严格,同时针对不同的应用场景,也衍生出了不同的图像标注方法。

今天景联文科技给大家介绍10种常见的图像数据标注方法及其应用。

 

1、语义分割

语义分割是指根据物体的属性,对复杂不规则图片进行进行区域划分,并标注对应上属性,以帮助训练图像识别模型,常应用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。什么是语义标注?五大标注步骤

 

 

语义分割标注价格与工具(图表格)

 

2、矩形框标注

矩形框标注又叫拉框标注,是目前应用最广泛的一种图像标注方法,能够以一种相对简单、便捷的方式在图像或视频数据中,迅速框定指定目标对象。

 

 

 

3、多边形标注

多边形标注是指在静态图片中,使用多边形框,标注出不规则的目标物体,相对于矩形框标注,多边形标注能够更精准地框定目标,同时对于不规则物体,也更具针对性。多边形标注的特点与应用

 

 

 

4、关键点标注

关键点标注是指通过人工的方式,在规定位置标注上关键点,例如人脸特征点、人体骨骼连接点等,常用来训练面部识别模型以及统计模型。

 

 

 

5、点云标注

点云是三维数据的一种重要表达方式,通过激光雷达等传感器,能够采集到各类障碍物以及其位置坐标,而标注员则需要将这些密集的点云分类,并标注上不同属性,常应用于自动驾驶领域。自动驾驶:Lidar 3D点云数据标注

 

 

 

6、3D立方体标注

与点云标注不同,3D立方体标注还是基于二维平面图像的标注,标注员通过对立体物体的边缘框定,进而获得灭点,测量出物体之间的相对距离。

 

 

 

7、2D/3D融合标注

2D/3D融合标注是指同时对2D和3D传感器所采集到的图像数据进行标注,并建立关联。该方法能够标注出物体在平面和立体中的位置和大小,帮助自动驾驶模型增强视觉和雷达感知。
 

8、目标追踪

目标追踪是指在动态的图像中,进行抽帧标注,在每一帧图片中将目标物体标注出来,进而描述它们的运动轨迹,这类标注常应用于训练自动驾驶模型以及视频识别模型。

 

 

 

9、OCR转写

OCR转写是对图像中的文字内容进行标记与转写,帮助训练和完善图片与文本识别模型。目前,景联文支持简体中文、繁体中文、英语、日语、韩语、法语、德语、西班牙语、阿拉伯语等十余种语言印刷或手写图片的转写。

 

 

 

10、属性判别

属性判别是指通过人工或机器配合的方式,识别出图像中的目标物体,并将其标注上对应属性。