计算机视觉的快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，市场上对图像标注的准确性要求越来越高。同时，针对不同的应用场景，给出了不同的图像标注方法。
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The rapid development of computer vision is inseparable from the support of a large number of image annotation data. with the commercial landing of all kinds of image detection and recognition algorithms, the accuracy of image labeling in the market is becoming more and more strict. At the same time, different image annotation methods are derived for different application scenarios.
今天，井连文科技介绍了10种常见的图像数据标注方法及其应用。
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Today, Jing Lianwen Technology introduces 10 common image data annotation methods and their applications.
http://www.jinglianwen.com/admin/rest/newsinfo?id=51
1、语义分割
语义分割是指根据物体的属性对复杂和不规则的图像进行区域划分，并标记相应的属性来帮助训练图像识别模型，常用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。
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Semantic segmentation refers to the regional division of complex and irregular pictures according to the attributes of objects, and marking the corresponding attributes to help train the image recognition model, which is often used in autopilot, human-computer interaction, virtual reality and other fields.
2、矩形框标注
矩形框标注，又称拉框标注，是目前应用最广泛的图像标注方法，它能以相对简单方便的方式快速框住图像或视频数据中指定的目标对象。
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Rectangular frame annotation, also known as pull box annotation, is the most widely used image annotation method at present, which can quickly frame the specified target object in image or video data in a relatively simple and convenient way.
3、多边形标注
多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框来标记不规则的目标对象。与矩形框相比，多边形标注可以更准确地框住目标，而且对不规则对象也更有针对性。
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Polygon labeling means that in static pictures, polygonal boxes are used to mark irregular target objects. compared with rectangular boxes, polygon labeling can frame the target more accurately, and it is also more targeted for irregular objects.
4、关键点标注
关键点标注是指在指定位置人工标注关键点，如面部特征点、人体骨骼连接点等，常用于人脸识别模型和统计模型的训练。
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Key point labeling refers to manually marking the key points in the specified position, such as facial feature points, human bone connection points and so on, which are often used to train facial recognition models and statistical models.
5、点云标注
点云是三维数据的重要表达形式，它可以通过激光雷达等传感器采集各种障碍物及其位置坐标，而标记器需要对这些密集的点云进行分类，并用不同的属性进行标记。它经常被用于自动驾驶领域。
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Point cloud is an important expression of three-dimensional data, which can collect all kinds of obstacles and their location coordinates through sensors such as lidar, while the marker needs to classify these dense point clouds and mark them with different attributes. it is often used in the field of autopilot.
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
目标跟踪是指在动态图像中绘制帧标记，在每一帧中标记目标对象，然后描述它们的运动轨迹。这种标注经常用于训练自动驾驶模型和视频识别模型。
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Target tracking refers to drawing frame tagging in dynamic images, tagging target objects in each frame, and then describing their motion trajectories. This kind of tagging is often used to train autopilot models and video recognition models.
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
属性识别是指通过人工或机器协作的方式对图像中的目标对象进行识别，并标记相应的属性。
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Attribute discrimination refers to identifying the target object in the image and marking it with corresponding attributes by means of manual or machine cooperation.
关于景联文科技
精联文科技(全称杭州精联文科技有限公司)成立于2012年4月24日，主要从事数据采集及标签服务和指纹防伪算法。
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Jinglianwen Technology (full name Hangzhou Jinglianwen Technology Co., Ltd.) was established on April 24, 2012, mainly engaged in data acquisition and labeling services and fingerprint anti-counterfeiting algorithms.
在指纹技术领域，景联文持有多项自主知识产权专利及软件著作权，曾在2017年、2019年连续两届拿下LivDet：Fingerprint Liveness Detection Competition（国际活体指纹检测大赛）第一名；参与编撰工信部生物识别行业发展白皮书《生物特征识别白皮书（2019版）》。
2016年，景联文科技基于原指纹采集业务，全面拓展为AI基础数据服务，向科技公司、AI企业、人工智能算法模型提供高质量、场景化数据。
经过数年积累，目前，景联文在全国范围内拥有5个标注基地，220名全职人工智能训练师，文本、语音、图像、视频现有数据库超300TB；并于2020年上线了自有标注平台，涵盖了绝大多数主流标注工具，支持语义分割、拉框标注、多边形标注、关键点标注、3D点云、2D3D融合标注、图片分类、声纹识别、ASR转写、韵律标注、NLP、文本分类、OCR转写、情绪判断等多种标注业务。
截至目前，景联文科技已与阿里巴巴、华为、vivo、美团、字节跳动、滴滴、陌陌、海康威视、大华、宇视、同济大学、中国人民大学、工信部中国电子技术标准化研究院、公安部一所等多家企业、机构达成深入合作。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_55551028/article/details/118787564
Author: 景联文科技
Title: 十种常见的图像标注方法 | 数据标注
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