什么是图像标注？定义、重要性及主要方法

图像标注是计算机视觉和图像识别技术发展的重要部分，它涉及到图像和视频的识别、提取、描述和结果分析。计算机视觉技术在人工智能领域被广泛应用，例如自动驾驶、医学影像和公共安全等。因此，图像标注在多个领域的人工智能和机器学习应用中发挥着至关重要的作用。

什么是图像标注

监督式机器学习模型需要大量的数据标注才能有效地进行工作。图像标注是数据标注的一个子集，它专注于图像和视频等视觉数据的标注。

图像标注通常需要数据标注员手动完成。在给数据打好标签后，将特定的图像信息作为训练数据传递给的计算机视觉模型。

您可以将图像标注的过程想象成一个孩子探索周围环境的过程，如下图所示。

计算机视觉在医疗、自动驾驶、市场营销等领域的应用改变了我们的生活。

根据《福布斯》的报道，到2022年底，计算机视觉的市值将达到3300亿元。普华永道预测，到2030年，无人驾驶汽车行驶里程将占汽车总里程的40%。

图像标注主要有五种类型，分别是：

包围框是指在需要识别的对象周围绘制矩形框，可用于二维图像和三维图像的标注。

关键点标注是一种识别面部特征、手势、面部表情和情绪的有效方法。它还能用于标注身体的位置和方向。如下图所示，利用数据标注工具将面部的特定位置用数字标注，例如眼睛、眉毛、嘴唇、额头等。

像素级分割标注是一种将像素进行归类的标注方式，主要分为语义分割和实例分割。这种标注方式能够突出重点标注区域。

这项技术用于标注不规则形状的对象，它可以识别目标对象的边缘点并快速框选，与语义分割的标注方式类似。

折线标注技术有助于创建自动驾驶和ADAS辅助驾驶领域的计算机视觉模型。它能够帮助机器学习模型识别道路、行车方向、转弯路径以及障碍物，从而感知驾驶环境。

如果您需要标注视觉训练数据，首先要有图像标注工具。标注工具分为两种，第一种是数据标注公司提供的付费工具，第二种是开源的标注工具，可根据您的需要进行定制开发。

如果您有足够的资源和精力并且觉得市场上现有的工具不能满足您的需求，也可以开发自己的图像标注工具。如果您需要自己进行定制化开发，可以选择行业领先的CVAT作为首选方案。

图像标注过程中有大量工作需要手动完成，因此选择如何完成这些工作是一项重要决策。自建、外包和众包在成本、数据质量、数据安全性上存在着差异。您可以参考下表，再根据组织的条件和需求做出最优决策。

数据标注自建、外包和众包的差异表

根据我们多年行业经验，将数据标注外包是性价比最高的方式，根据我们的客户调研，外包比自建要节省50%的内部成本。