图像标注 Image Annotation

图像注释 (Image Annotation) 是使用元数据或有关图像内容的附加信息来标记或注释图像的过程。这可能涉及添加文本标签或标签来描述图像中描绘的对象、人物或场景,以及围绕特定对象或感兴趣区域绘制边界框或其他形状。

在计算机视觉领域,图像注释是一种典型的活动,经常用于为机器学习算法生成训练和验证数据集。例如,如果创建机器学习模型来对动物图片进行分类,则训练数据集的图片必须使用猫、狗或鸟等术语进行标记。之后,模型将在此数据集上进行训练,并根据其准确分类全新的、未经尝试的照片的能力来评估其性能。

手动注释、半自动注释和全自动注释只是可用于进行图像注释的几种方法中的几种。最准确和可靠的注释可以通过人工注释获得,这需要仔细评估和识别集合中的每张图像。全自动注释使用算法自动创建注释,而半自动注释使用工具来加速手动注释过程。

总体而言,图像注释是用于图像分析和识别任务的机器学习模型的开发和评估的关键步骤。它允许从业者创建适合其模型特定需求的数据集,并使模型能够从现实世界的示例中学习并提高其准确性和性能。