浅谈数据标注中的图像标注

人工智能中最重要的三个领域为：算法、算力和数据，随着人工智能应用的不断落地，精准的数据标注已经成为影响AI落地的极其关键的因素，图像标注是数据标注的一种基础标注类型。

什么是图像标注？

图像标注是利用人工或者AI等技术对图像特征给其打上标签的一个过程，图像标注是计算机视觉的重要任务之一， 图像标注就是将标签附加到图像上的过程， 这可以是整个图像的一个标签，也可以是图像中每一组像素的多个标签。 这些标签是由人工智能工程师预先确定的，并被选中为计算机视觉模型提供图像中所显示的信息。

图像标注的流程

图像标注的主要流程分为数据清洗、数据标注和标注检验等三个方面，首先是数据清洗，就是筛选数据中存在的缺失值、噪声数据、重复数据等质量问题，再进行数据标注，来划分标注任务，根据制定的标注规范来进行标注任务，这可以很好地对图像的语义内容进行分类，使标注脱离颜色、纹理等底层特征，实现从语义等高层特征进行图像检索等功能，最后是标注检验，就是由标注审核员来审核其标注质量。

图像标注类型

常用的图像标注的类型有：分类标注、线标注、点标注、边界框标注、像素标注等等。

分类标注是一种最基本的标注手段，其表现形式一般就是一张图对应一个数字标签。

线标注被广泛应用在自动驾驶领域中，用来识别车道及边界。这种方法的优点是：连线上的像素是不需要都是连续的，这可以有效地检测出图像有中断的线或者部分被遮挡住的物体。
点标注通常用于对图像特征相对较细致的场景，如人体姿态的估计、人脸特征识别等等。

边界框标注主要用于对象检测，用来定义对象在图像中的具体位置，细分一下又可分为2D边界框和3D边界框。2D边界框标注起来快速又容易，但它无法提供一些具体的重要信息，比如物体的方向，3D边界框标注就解决了物体方向这一问题，当物体被遮挡时，3D边界框标注可以自行想象出包围框的维度。

像素标注又被称为区域标注，是一种将图像中的像素进行归类的标注方式，主要有语义分割和实例分割两种。语义分割是一项机器学习任务，它需要像素级标注，其中图像中的每个像素都被分配给一个类，使每个像素都带有语义意义。实例分割是图像分割的一种子类型，它在像素级别上标识图像中每个物体相对应的每个实例。实例分割和语义分割都是图像分割的两种粒度级别之一。

图像标注的应用领域

图像标注的一个常见应用就是人脸识别，它包括从人脸图像中提取出相关特征，以区分图像中人和人物体，并利用关键点和地标等图像标注技术，通过相对应的轨迹指向对人脸不同部位的不同点进行跟踪，加强了人脸识别算法的有效性。

图像标注技术还被应用于农业技术行业的各种任务中，通过识别健康作物和病毒的图像来检测植物病害，可通过使用语义分割或者边界框类型来实现，这是图像标注在农业技术行业中最基本的应用之一。

图像标注还被用在安全系统中，通过语义分割将视频区域划分为受限区域和非受限区域，图像标注也可用于检测有些可疑的活动。

图像标注还被用于机器人技术中，可以帮助机器人区分周围环境中的各种物体。

图像标注的前景

数据标注工作是近几年为了助力人工智能训练数据应运而生的新兴职业，主要根据不同的任务需求对图像、文字、声音等进行不同方式的标注，大多数的学习模型都需要大量的训练集数据做支撑，才能取得较好的效果，随着技术的不断发展，智慧驾驶、智能家居、智能机器人等多个领域对数据的需求量也是极其庞大的，数据作为人工智能的基础，在未来也将发挥极其重要的作用。