大量图像标注数据为计算机视觉飞速发展提供了支撑，随着市场对图像标注精准度愈发严格，图像标注已针对不同的应用场景，衍生出多种图像标注方法。

想弄清图像标注的各种方法，首先应了解一下图像标注都有哪些类型?

图像分类

图像分类是一项旨在通过为图像划分类别来整体理解图像的任务。分类标注是图像标注中基本的标注手段，一张图对应一个数字标签，如汽车 vs. 行人数据集，该数据集共可分为汽车和行人两类，因此类别设计时可以用0代表汽车，1代表行人。

物体检测

与图像分类不同，对象检测是将图像中不同的对象分类标注。对象检测通过检测图像中的目标对象，为它们标注类别，并识别它们的位置。

分割类

该方法包括将图像分割成多个片段并进行标注。由于每类对象都是由像素组成，因此每个像素都有一个类别，从而使标注更加准确。

常见的图像标注技术有哪些呢?

市面上有许多图像标注技术，但这并不意味着所有方法都要熟记于心。首先掌握最常见的图像标注技术就已能满足标注的各种需求。

边界框

边界框用于在对称对象(如汽车、行人、交通指示牌)周围绘制矩形，边界框可以是二维或三维(长方体)。这有助于算法检测和定位物体，有助于自动驾驶汽车在道路上安全导航。

多边形

多边形用于标注具有不对称形状对象的边缘，例如屋顶、植被和地标。

多段线

多段线用于标注线段，例如电线、车道与人行道。

关键点

关键点通过在目标对象周围添加点进行细节标注，例如面部特征、身体部位和姿势。

以上均为曼孚科技SEED平台针对不同数据需求的标注演示，SEED平台涵盖近20种不同类型标注工具，全面覆盖各种标注场景，最高标注准确率可达100%，可提升效率至10倍以上。