计算机视觉是目前人工智能最热门的领域之一，除了无人驾驶汽车和无人机，它还应用于医疗、零售、金融等行业。计算机视觉对于多个行业的发展具有推动性作用，那么它是如何工作的呢？
数据标注是计算机视觉技术发展的基础。利用计算机视觉标注工具标注过的图像称为训练数据，这些训练数据能够帮助机器学习模型感知、处理和响应周围环境。因此自动驾驶模型通过计算可以识别并躲避路上的行人及车辆。
本文将为您具体阐述计算机视觉领域中多边形标注的工作原理及实际应用。
多边形标注的工作原理
尽管包围框标注具有简单快捷的优点，但现实世界中存在着很多不规则的事物，包围框无法准确地识别。而多边形标注能够标注曲线和不同角度，在确定顶点后可以任意地改变方向。因此多边形标注能更加精准地反映标注对象的真实形状。最后数据标注员为对象添加描述性标签，来提高训练数据的准确性。
多边形标注的应用示例
自动驾驶：不对称物体的语义分割
多边形标注常应用于语义分割。自动驾驶领域中的许多场景，例如街景中的车辆、行人、人行横道、障碍物，都需要更为精确的标注工具来进行标注。多边形标注能够将图像中不同种类的对象区分开并进行具体定义。
在数据标注领域，数据精度对于机器模型的准确性至关重要，因此使用多边形标注工具是确保数据集具有像素级精度的最佳方法。
无人机和卫星：航空目标定位
多边形标注能够识别无人机和卫星拍摄的鸟瞰图像，检测目标对象的位置和边界。
农业：计算机视觉检测
在农业领域，多边形标注是一种有效的标注工具，它能够跟踪昆虫的行动轨迹、标注作物行以及获取一些用包围框无法捕获的细节。多边形标注工具具有缩放、平移、添加标签等功能。
为您的计算机视觉项目提供专业的数据标注服务
计算机视觉具有无限的开发潜力，同时人工智能模型的性能取决于训练数据的质量。在进行计算机视觉的多边形标注时，标注工具和数据标注员的素质都是影响数据集质量的关键因素。因此您可以通过与专业的数据标注公司合作，来保证训练数据达到标准。
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