Rumah >Peranti teknologi >AI >Pengenalan kepada kaedah anotasi imej dan senario aplikasi biasa

Pengenalan kepada kaedah anotasi imej dan senario aplikasi biasa

王林
王林ke hadapan
2024-01-22 19:57:251193semak imbas

Pengenalan kepada kaedah anotasi imej dan senario aplikasi biasa

Dalam bidang pembelajaran mesin dan penglihatan komputer, anotasi imej ialah proses menggunakan anotasi manusia pada set data imej. Kaedah anotasi imej boleh dibahagikan terutamanya kepada dua kategori: anotasi manual dan anotasi automatik. Anotasi manual bermaksud anotasi manusia menganotasi imej melalui operasi manual. Kaedah ini memerlukan anotasi manusia untuk mempunyai pengetahuan dan pengalaman profesional serta dapat mengenal pasti dan menganotasi objek sasaran, adegan atau ciri dalam imej dengan tepat. Kelebihan anotasi manual ialah hasil anotasi boleh dipercayai dan tepat, tetapi kelemahannya ialah ia memakan masa dan kos yang tinggi. Anotasi automatik merujuk kepada kaedah menggunakan program komputer untuk menganotasi imej secara automatik. Kaedah ini menggunakan pembelajaran mesin dan teknologi penglihatan komputer untuk mencapai anotasi automatik oleh model latihan. Kelebihan anotasi automatik ialah ia cepat dan kos rendah, tetapi kelemahannya ialah hasil anotasi mungkin tidak tepat dan boleh dipercayai. Kaedah anotasi imej biasa termasuk berasaskan peraturan

1. Kotak penanda

Kotak penanda ialah kaedah anotasi imej yang biasa digunakan untuk mengenal pasti objek atau kawasan dalam imej. Ia biasanya segi empat tepat dan digunakan untuk menentukan sasaran. Pelabelan kotak label boleh dicapai menggunakan pelbagai alat, seperti Labelbox, CVAT, dll. Alat ini menyediakan antara muka dan fungsi yang mudah digunakan yang membolehkan penganotasi melabel dengan cekap. Dengan menandai kotak, kami boleh menanda objek dengan tepat dalam imej dan menyediakan data berharga untuk tugas pembelajaran mesin seterusnya.

2. Anotasi Segmentasi

Anotasi Segmentasi adalah untuk membantu model mengenal pasti dan mengesan objek dengan tepat serta menandakan kontur atau sempadan objek dalam imej. Ia biasanya digunakan untuk tugasan pembahagian imej dan pembahagian semantik. Anotasi pembahagian boleh dicapai menggunakan pelbagai alat anotasi, seperti Labelbox, CVAT, dsb.

3. Anotasi titik penting

Anotasi titik utama merujuk kepada menandakan titik penting dalam imej ini biasanya digunakan untuk mencari bahagian atau postur objek tertentu. Anotasi titik kunci biasanya digunakan untuk tugasan seperti anggaran pose dan pengesanan titik kunci badan manusia. Anotasi perkara utama boleh dicapai menggunakan banyak alat anotasi yang berbeza, seperti Labelbox, CVAT, dsb.

4. Anotasi aksara

Anotasi aksara merujuk kepada penandaan aksara atau teks dalam imej. Anotasi aksara biasanya digunakan untuk tugas seperti OCR dan pengesanan teks. Anotasi aksara boleh dicapai menggunakan banyak alat anotasi yang berbeza, seperti Labelbox, CVAT, dsb.

5.3D anotasi

3D anotasi merujuk kepada menandakan kedudukan dan maklumat sikap objek dalam imej tiga dimensi. Anotasi 3D biasanya digunakan untuk tugas seperti pengecaman objek 3D, pembinaan semula pemandangan dan penglihatan robot. Anotasi 3D boleh dicapai menggunakan banyak alat anotasi yang berbeza, seperti MeshLab, Blender, dsb.

6. Anotasi tingkah laku

Anotasi tingkah laku merujuk kepada menandakan tingkah laku atau tindakan orang atau haiwan dalam imej. Anotasi tingkah laku sering digunakan untuk tugasan seperti pengecaman tingkah laku dan analisis tingkah laku. Anotasi gelagat boleh dilaksanakan menggunakan banyak alat anotasi yang berbeza, seperti Labelbox, CVAT, dsb.

7. Anotasi emosi

Anotasi emosi merujuk kepada menandakan keadaan emosi orang atau haiwan dalam imej, seperti kegembiraan, kesedihan, kemarahan, dsb. Anotasi sentimen sering digunakan untuk tugas seperti pengecaman emosi dan analisis sentimen. Anotasi emosi boleh dicapai menggunakan banyak alat anotasi yang berbeza, seperti Labelbox, CVAT, dsb.

Ringkasnya, kaedah anotasi imej boleh menggunakan pelbagai kaedah anotasi yang berbeza mengikut keperluan tugas dan senario yang berbeza. Kualiti dan ketepatan data beranotasi adalah penting untuk prestasi dan keberkesanan algoritma pembelajaran mesin, jadi kualiti dan ketepatan perlu dikawal dengan ketat semasa proses anotasi. Pada masa yang sama, pengumpulan dan pemprosesan data beranotasi juga perlu mematuhi privasi dan undang-undang serta peraturan yang berkaitan untuk memastikan keaslian, kebolehpercayaan dan kesahihan data tersebut.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada kaedah anotasi imej dan senario aplikasi biasa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Artikel ini dikembalikan pada:163.com. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam