标签 Label

计算机视觉中的标签是指分配给图像或视频中感兴趣的对象或区域的文本或数字注释。标签通常用于监督机器学习应用程序，以训练算法来识别和分类视觉数据中的对象。它们可用于识别对象、定义其边界或描述其属性，例如颜色、形状或纹理。标签通常由人类注释者手动分配或使用计算机视觉算法自动生成。标签的质量和准确性会对计算机视觉系统的性能产生重大影响。

了解标签质量

计算机视觉中标签的质量是指对视觉数据应用注释的准确性和一致性。高质量的标签对于训练准确的机器学习模型至关重要，这些模型可以识别和分类图像中的对象和特征。标签的质量可能受到多种因素的影响，例如注释者的专业知识和经验、所使用的注释工具的质量以及被标记对象的复杂性和模糊性。为了确保高质量的标签，必须制定明确的标签指南、标准和流程，并对标签进行质量控制检查和验证。这有助于确保标签一致、准确和可靠，这对于计算机视觉应用的成功至关重要。通过使用人工参与的自动标签工具，也可以提高标签质量。 

自动贴标

自动标记，也称为自动注释，是计算机视觉中的一个过程，它使用机器学习算法将标签应用于视觉数据，例如图像或视频。自动标记可用于减少手动标记所需的时间和成本，对于大型数据集特别有用。自动标记有多种技术，包括对象检测、语义分割和实例分割，其中涉及对图像中的对象进行识别和分类，并相应地对其进行标记。虽然自动标记可能很有效，但它也可能不如手动标记准确，特别是在视觉数据复杂或模糊的情况下。因此，通常使用自动和手动标记的组合来确保训练机器学习模型的标签的最高质量。

参考来源

【1】https://encord.com/glossary/label-definition/