浅谈数据标注中的图像标注

人工智能中最重要的三个领域为：算法、算力和数据，随着人工智能应用的不断落地，精准的数据标注已经成为影响AI落地的极其关键的因素，图像标注是数据标注的一种基础标注类型。

什么是图像标注？

是利用人工或者AI等技术对图像特征给其打上标签的一个过程，图像标注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。

图像标注的流程

图像标注的主要流程分为数据清洗、数据标注和标注检验等三个方面，首先是数据清洗，就是筛选数据中存在的缺失值、噪声数据、重复数据等质量问题，再进行数据标注，来划分标注任务，根据制定的标注规范来进行标注任务，这可以很好地对图像的语义内容进行分类，使标注脱离颜色、纹理等底层特征，实现从语义等高层特征进行图像检索等功能，最后是标注检验，就是由标注审核员来审核其标注质量。

图像标注类型

常用的图像标注的类型有：分类标注、线标注、点标注、边界框标注、像素标注等等。

分类标注是一种最基本的标注手段，其表现形式一般就是一张图对应一个数字标签。

线标注被广泛应用在自动驾驶领域中，用来识别车道及边界。这种方法的优点是：连线上的像素是不需要都是连续的，这可以有效地检测出图像有中断的线或者部分被遮挡住的物体。
点标注通常用于对图像特征相对较细致的场景，如人体姿态的估计、人脸特征识别等等。

边界框标注主要用于对象检测，用来定义对象在图像中的具体位置，细分一下又可分为2D边界框和3D边界框。2D边界框标注起来快速又容易，但它无法提供一些具体的重要信息，比如物体的方向，3D边界框标注就解决了物体方向这一问题，当物体被遮挡时，3D边界框标注可以自行想象出包围框的维度。

像素标注又被称为区域标注，是一种将图像中的像素进行归类的标注方式，主要有语义分割和实例分割两种。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，使每个像素都带有语义意义。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相对应的每个实例。实例分割和语义分割都是图像分割的两种粒度级别之一。

图像标注的应用领域

图像标注的一个常见应用就是人脸识别，它包括从人脸图像中提取出相关特征，以区分图像中人和人物体，并利用关键点和地标等图像标注技术，通过相对应的轨迹指向对人脸不同部位的不同点进行跟踪，加强了人脸识别算法的有效性。

图像标注技术还被应用于农业技术行业的各种任务中，通过识别健康作物和病毒的图像来检测植物病害，可通过使用语义分割或者边界框类型来实现，这是图像标注在农业技术行业中最基本的应用之一。

图像标注还被用在安全系统中，通过语义分割将视频区域划分为受限区域和非受限区域，图像标注也可用于检测有些可疑的活动。

图像标注还被用于机器人技术中，可以帮助机器人区分周围环境中的各种物体。

图像标注的前景

工作是近几年为了助力人工智能训练数据应运而生的新兴职业，主要根据不同的任务需求对图像、文字、声音等进行不同方式的标注，大多数的学习模型都需要大量的训练集数据做支撑，才能取得较好的效果，随着技术的不断发展，智慧驾驶、智能家居、智能机器人等多个领域对数据的需求量也是极其庞大的，数据作为人工智能的基础，在未来也将发挥极其重要的作用。