图像标注经过多年发展，已日渐成熟，在各个领域为社会不同场景需求提供服务。本节将阐述如何使用图像标注来帮助机器模型执行特定行业的任务：

自动驾驶汽车

这是图像标注应用的主要场景之一，利用语义分割对图像中的每个像素进行标记，使车辆能够感知到道路上的障碍物。

人脸识别

图像标注用于开发面部识别技术。它使用关键点对人脸图像进行标注，以识别面部特征并加以区分。

安防检测

安防检测常见的应用之一是监视可疑的人或行李物品等。

农业技术

农业很多技术依赖图像标注来完成，例如检测植物病害。这是通过标注健康和患病作物的图像完成。

制造业

在制造业中数据标注使模型对环境内的各类障碍物、机械设备和机器人有更精确的感知, 实现工业智能机器与所处环境中人和物的安全交互。

机器人技术

机器人依靠图像标注来执行诸如分类包裹、播种和修剪草坪等任务。

野火检测

图像标注为无人机提供标注数据。无人机用于野火管理，以定位和检测火灾，以防止它们造成进一步的破坏。

零售业

2D边框可以用于标注产品的图像，然后机器学习算法可以使用这些图像来预测成本和其他属性。

情绪检测

用来检测一个人的情绪(高兴，悲伤)。这可以应用于评估受试者对特定内容的情绪反应，常见设备为测谎仪。

医学影像

图像标注常用于医学领域。例如，通过对良性和恶性肿瘤的图像进行标注，帮助医生更迅速准确的做出诊断。

人工智能需要的人工干预远比我们想象的要多。为了准备大量训练数据，图像标注仍需不断提升标注质量与效率，推动计算机视觉发展，为人工智能夯下坚实的基础。