计算机视觉的飞速发展离不开大量图像标注数据的支持，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。每个数据科学任务都需要数据，具体地说，是输入系统的干净易懂的数据。说到图像，则是计算机需要看到人类眼睛看到的东西。例如，人类有识别和分类物体的能力。同样，我们可以使用计算机视觉来解释它接收到的视觉数据，这就是图像标注的作用。
什么是图像标注？
图像标注是计算机视觉的一个子集，是计算机视觉的重要任务之一。 图像标注就是将标签附加到图像上的过程。 这可以是整个图像的一个标签，也可以是图像中每一组像素的多个标签。 这些标签是由人工智能工程师预先确定的，并被选中为计算机视觉模型提供图像中所显示的信息。
需要标注的计算机视觉任务：
1、物体检测
进行目标检测的技术主要有两种，即2D和3D包围框。
1.1 2D包围框
2D包围框只需要在被检测物体的周围绘制矩形框。它用于定义对象在图像中的位置。边框可以由矩形左上角的x、y轴坐标和右下角的x、y轴坐标来确定。
优点：标注起来快速和容易。
缺点：不能提供重要的信息，如物体的方向，这对许多应用来说是至关重要的。
4、分割
图像分割是将一幅图像分割为多个部分的过程。图像分割通常用于在像素级定位图像中的物体和边界。
语义分割-语义分割是一项机器学习任务，它需要像素级标注，其中图像中的每个像素都被分配给一个类。每个像素都带有语义意义。这主要用于环境背景非常重要的情况。
实例分割-实例分割是图像分割的一种子类型，它在像素级别上标识图像中每个物体的每个实例。实例分割和语义分割是图像分割的两种粒度级别之一。
全景分割-全景分割结合了语义分割和实例分割，所有像素都被分配一个类标签，所有目标实例都被唯一地分割。
通过本文，您应该已经了解到图像标注了。灵智互动已为全球超百家单位提供人工智能基础数据服务，高效、超值是我们最常听到的反馈。灵智互动的服务遵旨是用最优的数据方案，做最高质的数据，如果您有任何关于数据标注的问题，请随时联系我们。
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