深度学习的图像标注

定义图像标注

图像标注为机器学习模型提供了有关给定图像所显示内容的信息。在大多数情况下，这些信息由人工标注者应用于数据集，他们根据机器学习开发人员的需求突出显示和标记图像的相关部分。图像标注允许研究人员为他们的模型建立目标，并专注于如何最好地标记图像以产生最准确和实用的结果。这可能意味着解决标签的最佳命名实践，或者如何处理边缘情况，例如不清晰的图像部分。

实践中的图像标注

图像标注主要由人工标注者执行。标注者可以使用边界框来突出显示给定图像中的相关对象。对于牲畜管理人工智能的图像标注，这可能意味着将每只动物定位在带有盒子和相关标签的图片中。通常需要标注器标记多个对象，这意味着动物的一种颜色的边界框和人类或车辆的不同颜色的边界框。不同的人工智能项目需要不同类型的标注，人类标注者或多或少地为图像添加了细节。

重点注解类型

图像标注通常意味着直接描述图像。这称为图像分类。例如，田野中的牲畜图像可能仅被标记为“绵羊”。

通过为图像中的每个对象添加边界框，对象检测更进一步。在牲畜AI训练图像的情况下，这意味着对每只动物以及框架中的任何其他显着物体（例如农用机械）进行拳击。

对于额外的细节层，标注器可以将图像中的每个像素分割成一个类。此过程由两个术语定义：

语义分割：这种标注类型实现了比图像分类和对象检测更高的粒度。标注者使用轮廓工具突出特定对象的精确形状。对于繁忙的街道交通图像，这可能意味着跟踪公共汽车的轮廓并将其中的所有像素分配给特定类别，例如“公共汽车”或“大型车辆”。对每个相关对象重复此过程。这些形状之间的空间也被分类。在交通图像中，这意味着人行道、天空、附近的建筑物和道路本身。所有人都将被分配一个颜色和一个标签。这种标注类型相当耗时，但在细节方面具有显着优势。

实例分割：这种标注类型通过突出显示特定对象的每次出现来扩展语义分割。对于街道交通图像，这意味着每辆车都有轮廓并用不同的颜色和名称标记，例如“car1”、“car2”等。这些附加信息对于希望区分感兴趣对象的开发人员很有用在他们的训练图像数据中。

具体的图像标注技术

为了将标注方法应用于训练图像，标注器使用了各种标注技术。这些技术可用于准确标记各种图像，帮助训练数据精确模拟现实世界的复杂性：

边界框：标注平台允许操作员在感兴趣的项目周围拖动框。由于其速度和简单性，这是最常见的标注技术。但是，它不能捕捉物体的确切形状，因此本质上不太详细。

多边形标注：这种标注类型允许操作员捕获复杂的形状。它通过将带有顶点的小线连接在一起来工作，以便精确地追踪任何对象的轮廓。该技术对于语义分割至关重要，因为它允许将所有像素准确地分配给特定类别。

骨骼标注：该技术用于定位图像中四肢的位置。线被画在人或动物的四肢上，然后在关节点连接，例如膝关节。这可以让机器学习模型解释运动和分析身体位置。

关键点标注：该技术使用点来定位重要特征。关键点标注的一个常见示例是面部特征标注，其中点用于识别鼻子、眼睛、嘴唇等。它也可以用于精确定位建筑物和其他结构的重要部分。

车道标注：这种标注方法主要用于标定道路、铁路、管线和其他线性结构。标注者使用标注平台工具跟踪这些特征的形状。

高性能标注平台

各种各样的标注类型和技术通过允许创建适合任何项目需求的定制数据集来为AI开发人员提供支持。实现标注的全部潜力通常需要访问最好的标注平台和工具。星辉注册的专有标注平台是旨在优化标注的系统示例。基本平台功能包括：

自动对象标签通过将框标签转换为多边形轮廓来加速标注。

分类选项通过为标注者提供对标签图、类、属性和特定标注类型的轻松访问，使标注工作流变得高效和精确。

可以通过用户友好的界面使工作流程可见，管理人员可以在其中跟踪任务和特定工作人员的进度。可以通过平台分配工作，详细的生产力指标可以提供项目任何部分状态的整体视图。

星辉注册的平台允许管理人员查看标注、标记错误和评分准确性。然后，这些成绩可用于将来分配标注任务。

通过智能外包优化图像标注

图像标注是大多数AI开发周期的重要组成部分。但是，对于许多公司而言，要访问其模型所需的足够高质量训练数据可能具有挑战性。寻找正确的数据并组建一支称职的标注工作人员通常会耗费大量时间。将标注外包给星辉注册等专门的服务提供商，可以让AI创新者专注于他们最擅长的领域，同时确保为计算机视觉训练提供稳定的精确标记图像。

星辉注册为开发人员提供了许多关键优势：

图像标注劳动力：众包标注确实便宜，但准确性较低。在大量分散的劳动力中确保精确标注可能很困难。另一方面，构建内部标注操作可能会很昂贵，并且对人工智能公司来说是一个管理挑战，分散了核心开发任务的注意力。星辉注册让开发人员可以享受位于中心位置的标注者团队的好处，而无需招聘。这些团队由经验丰富的经理监督，从而使图像标注的准确性达到极高的水平。

可扩展性和成本效益：专业标注服务允许人工智能公司根据不断变化的训练数据需求扩展标注。当需要更多图像时，内部标注可能难以增加，而当数据需求减少时可能效率低下。外包是人工智能公司最具成本效益的选择。星辉注册能够快速响应增加的图像标注需求，同时保持整个数据集的质量。

故障排除和质量控制：跨多个时区和文化背景的众包标注可能会导致阻碍故障排除的沟通问题。星辉注册的标注团队是集中管理的，允许快速反馈和响应质量控制程序。

使用星辉注册解锁图像标注

将图像标注外包给星辉注册是一种经济高效的方式，可确保您的计算机视觉项目能够访问最优质的训练数据。我们的专业知识和经验使我们能够创建满足最苛刻的需求和时间表的定制数据集。

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