¿Cuál es el propósito de la anotación de imágenes?
1. Segmentación semántica
La segmentación semántica se refiere a dividir imágenes complejas e irregulares en regiones de acuerdo con los atributos de los objetos y etiquetar los atributos correspondientes para ayudar a entrenar modelos de reconocimiento de imágenes. utilizado en campos como la conducción autónoma, la interacción persona-computadora y la realidad virtual.
2. Anotación de cuadro rectangular
La anotación de cuadro rectangular, también llamada anotación de marco de imagen, es actualmente el método de anotación de imágenes más utilizado. Se puede utilizar rápidamente de una manera relativamente simple y conveniente. forma enmarca un objeto de destino específico en datos de imagen o video.
3. Anotación de polígono
La anotación de polígono se refiere al uso de marcos de polígono en imágenes estáticas para anotar objetos de destino irregulares. En comparación con la anotación de cuadro rectangular, la anotación poligonal puede enmarcar el objetivo con mayor precisión y está más dirigida a objetos irregulares.
4. Etiquetado de puntos clave
El etiquetado de puntos clave se refiere a marcar manualmente puntos clave en ubicaciones designadas, como puntos de rasgos faciales, puntos de conexión del esqueleto humano, etc., que se utilizan con frecuencia. para entrenar modelos de reconocimiento facial y modelos estadísticos.
5. Anotación de nube de puntos
La nube de puntos es una forma importante de expresar datos tridimensionales. A través de sensores como el lidar se pueden recopilar diversos obstáculos y sus coordenadas de ubicación. Los etiquetadores necesitan clasificar estas densas nubes de puntos y etiquetar diferentes atributos, lo que se utiliza a menudo en el campo de la conducción autónoma.
6. Anotación de cubo tridimensional
A diferencia de la anotación de nube de puntos, la anotación de cubo tridimensional todavía se basa en imágenes planas bidimensionales. Las etiquetadoras enmarcan los bordes de objetos tridimensionales para obtener puntos de fuga y medir la distancia relativa entre objetos.
Etiquetado de fusión 7.2D/3D
El etiquetado de fusión 2D/3D se refiere al etiquetado y establecimiento de correlación entre los datos de imágenes recopilados simultáneamente por sensores 2D y 3D. Este método puede marcar la posición y el tamaño de objetos en aviones y objetos tridimensionales, lo que ayuda a los modelos de conducción autónoma a mejorar la visión y la percepción del radar.
8. Seguimiento de objetivos
El seguimiento de objetivos se refiere a extraer cuadros de imágenes dinámicas, marcar los objetos de destino en cada cuadro y luego describir su trayectoria de movimiento. Esta anotación se utiliza a menudo para entrenar modelos de conducción autónoma y modelos de reconocimiento de vídeo.
9.Transliteración OCR
La transliteración OCR consiste en marcar y transcribir el contenido del texto en las imágenes, lo que ayuda a entrenar y mejorar los modelos de reconocimiento de imágenes y texto. Actualmente, Jinglianwen admite la impresión o transliteración de imágenes escritas a mano en más de diez idiomas, incluidos chino simplificado, chino tradicional, inglés, japonés, coreano, francés, alemán, español y árabe.
10. Discriminación de atributos
La discriminación de atributos se refiere a identificar objetos objetivo en imágenes mediante la cooperación de humanos o máquinas y etiquetarlos con los atributos correspondientes.
Jinglianwen Technology es uno de los mayores proveedores de servicios de datos básicos de IA en la región del delta del río Yangtze. La plataforma de anotación de datos desarrollada de forma independiente cubre la mayoría de las herramientas de anotación convencionales y es simple, conveniente y eficiente. El banco de trabajo de etiquetado de imágenes está equipado con ricas funciones de etiquetado auxiliares inteligentes para mejorar la eficiencia del etiquetado. La plataforma admite el reconocimiento automático del tipo de objeto de la imagen actual, agrega automáticamente etiquetas de categoría a los resultados del reconocimiento y realiza clasificación o clasificación de características, admite el llenado de puntos artificiales del modelo de segmentación semántica de IA inteligente, que puede completar rápidamente la anotación de clasificación; áreas de objetos en categorías de imágenes a nivel de píxeles Admite el etiquetado automático del contenido de los objetos de imagen. Además, la plataforma de datos Jinglianwen también tiene capacidades de detección automática de objetivos, que pueden rastrear y localizar rápidamente el mismo objetivo en la imagen después de la extracción del cuadro de video.