机器学习模型的性能取决于其训练数据的质量与准确性。

机器学习是人工智能的一种应用，它为我们提供了语音识别、流量预测、安全监测等等，影响着我们的日常生活。

计算机视觉是机器学习的一种应用，图像标注发展释放了技术的力量，它赋予计算机感知世界的能力，自此计算机可以像人类一样“看到”和解释周围的世界。

什么是图像标注?

图像标注的工作原理是将图像中需标记的对象正确框选出来，然后将生成的数据输入机器学习算法中以训练模型。

图像标注常用于自动驾驶训练中。在为自动驾驶提供数据时，标注者在给定图像中标注车辆、行人、交通信号灯、道路等元素，帮助机器准确识别障碍物。

图像标注需要什么?

不同的图像标注项目有不同的要求。然而，多样化的图像、训练有素的标注员与高效的标注平台是每个标注项目成功的基石。

图像需求——标注对图像数量需求巨大，拥有的图像越多，图像越多样化，效果就越好。

标注员需求——一个训练有素的标注员可短时间快速完成大量标注任务。

标注平台需求——每一个成功的图像标注项目的背后，都有一个便捷高效的标注工具，在寻找图像标注平台时，拥有丰富的标注工具、集成的管理系统和质量管理流程是跟踪项目进度和管理项目质量所必需的。

在机器学习的帮助下，人工智能已发展至科技进步的主要驱动力，图像标注作为机器学习的基础是创建更好、更可靠的算法模型方法之一。本章介绍了图像标注工作原理及需具备的条件，下期将继续对图像标注主流技术与应用场景详细阐述。