Image -Annotation ist das Hinzufügen von Informationen zu Bildern, um sie durch Computer verständlicher zu machen. Diese Informationen erfolgen normalerweise in Form von Etiketten, Begrenzungsboxen, Polygonen, semantischen Segmentierungsmasken oder anderen Metadaten. Ziel ist es, Computer Vision -Modelle zu schulen, um Objekte, Szenen und Aktivitäten in Bildern zu erkennen.
Hier ist eine Aufschlüsselung der verschiedenen Arten von Bildanmerkungen:
* Begrenzungsboxen: Eine rechteckige Box um ein Objekt von Interesse. Dies ist eine häufige und relativ einfache Form der Anmerkung. Es identifiziert den Standort des Objekts, enthält jedoch keine detaillierten Forminformationen.
* Polygone: Genauere als Begrenzungsboxen verfolgen die Polygone den Umriss eines Objekts und erfassen seine Form genauer. Dies ist nützlich für Objekte mit unregelmäßigen Formen.
* Semantische Segmentierung: Dies weist jedem Pixel im Bild ein Etikett zu und klassifiziert jedes Pixel als zu einem bestimmten Objekt oder einer bestimmten Klasse. Dies liefert die detailliertesten Informationen zum Inhalt des Bildes.
* Wahrzeichen/Tastaturen: Dies beinhaltet die Markierung bestimmter Punkte auf einem Objekt (z. B. die Ecken eines Autos, die Augen und die Nase eines Gesichts). Dies wird häufig zur Posenschätzung und zur Gesichtserkennung verwendet.
* Quader (3D -Begrenzungsboxen): Wird für die Erkennung von 3D-Objekten verwendet, wobei die Position und die Abmessungen des Objekts im dreidimensionalen Raum angegeben werden.
* Bildunterschrift/Transkription: Hinzufügen von Textbeschreibungen zu Bildern, Zusammenfassung des Inhalts oder Bereitstellung von Kontext.
* Bildklassifizierung: Zuweisen eines einzelnen Etikettens einem gesamten Bild und beschreiben dessen Gesamtinhalt.
Die Art der verwendeten Annotation hängt von der spezifischen Anwendung und der gewünschten Detailebene ab. Beispielsweise erfordert ein selbstfahrendes Auto möglicherweise eine semantische Segmentierung, um Straßenmarkierungen und Fußgänger genau zu identifizieren, während eine Produktbildsuche möglicherweise nur Begrenzungsboxen benötigt. Die kommentierten Bilder werden dann zu den Trainingsdaten für Algorithmen für maschinelles Lernen, die bei Objekterkennung, Bildklassifizierung und anderen Computer -Vision -Aufgaben verwendet werden.
