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时间：2022-12-02 15:36:07
作者：景联文科技
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计算机视觉被认为是机器学习和人工智能发展的重要领域之一。简而言之，计算机视觉是人工智能研究领域，致力于赋予计算机看世界和视觉解释世界的能力。图像标注是计算机视觉的一个子集，是计算机视觉的重要任务之一。
在人工智能不断发展的今天，计算机视觉系统在很多领域中都有着非常重要的指导性作用，而图像标注则是计算机视觉最为基础的数据支撑，图像标注就是将图像中的目标对象进行标签添加的一个过程。由于图像标注类型与实际需求的不同，图像标注既可以做单一性标签的标注，也可以根据像素的情况，添加多个标签。使用图像标注可以帮助人工智能在算法识别、检测图像等领域的商业化行为中做出更加精确的操作。
1、语义分割
此类图像标注方法对针对物体属性及不规则或者复杂的图片进行区域性标注，对标注内容加入更多的属性因素，从而支持图像识别训练模型等系统的运行。一般情况下，语义分割标注方法会应用在人机交互和自动驾驶领域中。
2、矩形框标注
这是目前在很多领域中都可以普遍使用的图像标注方法，使用便捷简单的方式对制定的目标对象进行框定。
3、关键点标注
此类标注方法是按照相应要求，在制定的位置标注关键点内容，比如骨骼连接点或者人脸特点等，经常被应用于统计模型和面部识别系统之中。
4、点云标注
作为三维数据的一种重要呈现方式，对各种位置坐标和障碍物等进行非常密集的点云标注，并且根据属性进行标识，常常被应用于自动驾驶的领域之中。
图像标注的作用就为大家介绍到此了，总之，无论是计算机视觉还是人工智能，都离不开图像标注数据的强大支撑，数据的精准度也决定了人工智能落地执行的程度。所以，充分了解图像标注的相关内容，才能更好的做出数据工作。
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