计算机视觉图像注释的终极指南：应用、方法和类别
本指南精选概念并以尽可能简单的方式呈现它们，以便您清楚地了解它的含义。 它可以帮助您清楚地了解如何开发产品、产品背后的流程、所涉及的技术细节等。 因此，如果您符合以下条件，本指南将非常足智多谋：
介绍
你最近用过谷歌镜头吗？ 好吧，如果你还没有，你会意识到，一旦你开始探索它疯狂的能力，我们一直在等待的未来终于来了。 作为 Android 生态系统的一个简单的辅助功能部分，Google Lens 的开发继续证明我们在技术进步和进化方面取得了多大进展。
从我们只是盯着我们的设备并只经历单向通信——从人类到机器，我们现在为非线性交互铺平了道路，在这种交互中，设备可以直接盯着我们看，分析和处理他们在其中看到的东西即时的。
他们称之为计算机视觉，它是关于设备可以从它通过相机看到的东西理解和理解现实世界元素的全部内容。 回到 Google Lens 的神奇之处，它可以让您找到有关随机对象和产品的信息。 如果您只是将设备摄像头对准鼠标或键盘，Google Lens 会告诉您设备的品牌、型号和制造商。
此外，您还可以将其指向建筑物或位置并实时获取有关它的详细信息。 您可以扫描您的数学问题并为其提供解决方案，将手写笔记转换为文本，只需扫描即可跟踪包裹，并在没有任何界面的情况下使用相机完成更多操作。
计算机视觉并不止于此。 当您尝试将图像上传到您的个人资料时，您会在 Facebook 上看到它，Facebook 会自动检测并标记您以及您的朋友和家人的面孔。 计算机视觉正在提升人们的生活方式，简化复杂的任务，让人们的生活更轻松。
什么是图像标注
图像注释用于训练人工智能和机器学习模型以识别图像和视频中的对象。对于图像注释，我们将带有附加信息的标签和标记添加到图像中，这些信息随后将传递到计算机以帮助它们识别图像源中的对象。
图像注释是计算机视觉模型的构建块，因为这些带注释的图像将充当机器学习项目的眼睛。这就是为什么投资高质量图像注释不仅是最佳实践，而且是开发准确、可靠和可扩展的计算机视觉应用程序的必要条件。
为了保持高质量水平，图像标注通常是在图像标注专家的监督下，借助各种图像标注工具来将有用的信息附加到图像上。
一旦你用相关数据注释图像并将它们分类为不同的类别，生成的数据就称为结构化数据，然后将其输入到执行部分的人工智能和机器学习模型中。
图像注释解锁了自动驾驶、医学成像、农业等计算机视觉应用。以下是如何使用图像注释的一些示例：
- 带注释的道路、标志和障碍物图像可用于训练自动驾驶汽车模型安全导航。
- 对于医疗保健而言，带注释的医学扫描可以帮助人工智能及早发现疾病并尽早治疗。
- 您可以在农业中使用带注释的卫星图像来监测作物健康状况。如果有任何疾病迹象，我们可以在它们摧毁整个田地之前解决它们。
计算机视觉的图像注释
图像标注是数据标注的一个子集，也被称为图像标注、转录或标注图像标注涉及后端的人类，不知疲倦地用元数据信息和属性标注图像，这将有助于机器更好地识别对象。
图片资料
- 二维图像
- 二维图像
注释类型
- 影像分类
- 物体检测
- 图像分割
- 对象跟踪
注释技术
- 边界框
- 折线
- Polygon
- 地标注释
什么样的图片可以标注？
- 图像和多帧图像，即视频，可以标记为机器学习。 最常见的类型是：
- 二维和多帧图像（视频），即来自相机或单反相机或光学显微镜等的数据。
- 3-D 和多帧图像（视频），即来自相机或电子、离子或扫描探针显微镜等的数据。
在注释过程中向图像添加了哪些细节？
任何让机器更好地理解图像包含的信息的信息都由专家注释。 这是一项极其劳动密集型的任务，需要无数小时的手工劳动。
至于细节，要看项目的规格和要求。 如果项目要求最终产品仅对图像进行分类，则添加适当的信息。 例如，如果您的计算机视觉产品就是要告诉您的用户他们正在扫描的是一棵树，并将其与苦力怕或灌木区分开来，那么带注释的细节只会是一棵树。
但是，如果项目要求复杂并且需要与用户共享更多见解，则注释将涉及包含树名、植物学名称、土壤和天气要求、理想生长温度等详细信息。
通过这些信息，机器分析和处理输入并向最终用户提供准确的结果。
图像注释的类型
您需要多种图像注释方法是有原因的。例如，高级图像分类可以为整个图像分配单个标签，特别是当图像中只有一个对象时使用，但您拥有语义和实例分割等技术来标记每个像素，用于高精度图像标记。
除了针对不同图像类别使用不同类型的图像注释之外，还有其他原因，例如针对特定用例采用优化技术或在速度和准确性之间找到平衡以满足项目的需求。
图像注释的类型
影像分类
最基本的类型，其中对象被广泛分类。 因此，在这里，该过程只涉及识别车辆、建筑物和交通灯等元素。
物体检测
一个稍微更具体的函数，其中识别和注释不同的对象。 车辆可以是汽车和出租车、建筑物和摩天大楼，以及车道 1、2 或更多。
图像分割
这将涉及每个图像的细节。 它涉及添加有关对象的信息，即颜色、位置外观等，以帮助机器区分。 例如，中间的车辆是 2 车道上的黄色出租车。
对象跟踪
这涉及在同一数据集中的多个帧中识别对象的详细信息，例如位置和其他属性。 可以跟踪来自视频和监控摄像头的镜头以了解物体运动和研究模式。
现在，让我们详细介绍每种方法。
影像分类
图像分类是根据整个图像的内容为其分配标签或类别的过程。例如，如果您有一张主要关注狗的图像，那么该图像将被标记为“狗”。
在图像注释过程中，图像分类通常被用作对象检测或图像分割等更详细注释之前的第一步，因为它在理解图像的整体主题方面起着至关重要的作用。
例如，如果您想为自动驾驶应用程序注释车辆，您可以选择分类为“车辆”的图像并忽略其余图像。通过缩小相关图像的范围以进行进一步详细的图像注释，可以节省大量时间和精力。
将其视为一个排序过程，您根据图像的主要主题将图像放入不同的标记框中，您将进一步使用该主题进行更详细的注释。
关键点：
- 这个想法是找出整个图像代表什么，而不是定位每个对象。
- 图像分类的两种最常见的方法包括监督分类（使用预先标记的训练数据）和无监督分类（自动发现类别）。
- 作为许多其他计算机视觉任务的基础。
物体检测
图像分类为整个图像分配标签，而对象检测则更进一步，通过检测对象并提供有关它们的信息。除了检测对象之外，还为每个边界框分配一个类标签（例如“汽车”、“人”、“停车标志”），指示图像包含的对象的类型。
假设您有一张街道图像，其中有各种物体，例如汽车、行人和交通标志。如果您要在那里使用图像分类，它会将图像标记为“街景”或类似的东西。
然而，对象检测将向前迈出一步，在每辆汽车、行人和交通标志周围绘制边界框，从本质上隔离每个对象并用有意义的描述标记每个对象。
关键点：
- 在检测到的对象周围绘制边界框并为其分配类标签。
- 它告诉您存在哪些对象以及它们在图像中的位置。
- 目标检测的一些流行示例包括 R-CNN、Fast R-CNN、YOLO（只看一次）和 SSD（单次检测器）。
用户分类
图像分割是将图像划分为多个片段或像素集（也称为超像素）的过程，这样您就可以获得比原始图像更有意义且更容易分析的东西。
图像分割有 3 种主要类型，每种类型都有不同的用途。
语义分割
这是计算机视觉中的基本任务之一，您可以将图像划分为多个片段，并将每个片段与语义标签或类别相关联。与图像分类中为整个图像使用单个标签不同，语义允许您为图像中的每个像素分配一个类标签，因此与图像分类相比，您最终会获得更精细的输出。
语义分割的目标是通过在像素级别精确创建每个对象、表面或区域的边界或轮廓来在粒度级别理解图像。
关键点：
- 由于一个类的所有像素都分组在一起，因此无法区分同一类的不同实例。
- 通过标记所有像素为您提供“整体”视图，但不会分离单个对象。
- 在大多数情况下，它使用全卷积网络（FCN）来输出与输入具有相同分辨率的分类图。
实例细分
实例分割比语义分割更进一步，它不仅可以识别对象，还可以精确地分割和勾勒出每个单独对象的边界，这些边界可以被机器轻松理解。
在实例分割中，检测到每个对象时，算法会提供边界框、类标签（例如人、汽车、狗）以及显示该特定对象的确切大小和形状的像素级掩模。
与语义分割相比，它更复杂，语义分割的目标是用类别标记每个像素，而不分离同一类型的不同对象。
关键点：
- 通过为每个对象赋予唯一的标签来识别和区分各个对象。
- 它更关注具有清晰形状的可数物体，例如人、动物和车辆。
- 它为每个对象使用单独的掩码，而不是每个类别使用一个掩码。
- 主要用于通过额外的分割分支来扩展 Mask R-CNN 等对象检测模型。
全景分割
全景分割结合了语义分割和实例分割的功能。使用全景分割的最佳部分是为图像中的每个像素分配语义标签和实例 ID，从而让您一次性对整个场景进行完整分析。
全景分割的输出称为分割图，其中每个像素都标有语义类和实例 ID（如果该像素属于对象实例）或 void（如果该像素不属于任何实例）。
但也存在一些挑战。它要求模型同时执行这两项任务并解决语义和实例预测之间的潜在冲突，这需要更多的系统资源，并且仅在需要语义和实例且有时间限制的情况下使用。
关键点：
- 它为每个像素分配语义标签和实例 ID。
- 语义上下文和实例级检测的混合。
- 一般来说，它涉及使用具有共享主干的单独语义和实例分割模型。
这是一个简单的说明，说明了语义分割、实例分割和全景分割之间的区别：
图像标注技术
图像注释是通过各种技术和过程完成的。 要开始图像注释，人们需要一个提供特定特性和功能的软件应用程序，以及根据项目要求注释图像所需的工具。
对于初学者，有几种商用图像注释工具可让您针对特定用例修改它们。 还有一些工具也是开源的。 但是，如果您的需求是小众的，并且您觉得商业工具提供的模块过于基础，则可以为您的项目开发自定义图像注释工具。 显然，这更加昂贵和耗时。
无论您构建或订阅何种工具，都有一些通用的图像注释技术。 让我们来看看它们是什么。
边界框
最基本的图像注释技术涉及专家或注释者在对象周围绘制一个框来标注对象特定的细节。 这种技术最适合注释形状对称的对象。
边界框的另一种变体是长方体。 这些是边界框的 3D 变体，通常是二维的。 长方体跟踪物体的尺寸以获得更准确的细节。 如果您考虑上图，可以通过边界框轻松注释车辆。
为了给您一个更好的主意，二维框为您提供对象长度和宽度的详细信息。 但是，长方体技术也为您提供了对象深度的详细信息。 当对象仅部分可见时，使用长方体注释图像变得更加繁重。 在这种情况下，注释者会根据现有的视觉效果和信息来近似对象的边缘和角落。
地标
该技术用于显示图像或镜头中物体运动的复杂性。 它们还可用于检测和注释小物体。 Landmarking 专门用于 面部识别 到带注释的面部特征、手势、表情、姿势等。 它涉及单独识别面部特征及其属性以获得准确的结果。
为了给你一个现实世界的例子，地标是有用的，想想你的 Instagram 或 Snapchat 过滤器，它们根据你的面部特征和表情准确地放置帽子、护目镜或其他有趣的元素。 因此，下次您为狗过滤器摆姿势时，请了解该应用程序已标记您的面部特征以获得精确的结果。
多边形
图像中的对象并不总是对称或规则的。 在很多情况下，您会发现它们是不规则的或只是随机的。 在这种情况下，注释者会使用多边形技术来精确注释不规则的形状和对象。 此技术涉及在对象的尺寸上放置点并沿对象的圆周或周长手动绘制线条。
线
除了基本的形状和多边形，简单的线条也用于注释图像中的对象。 这种技术允许机器无缝地识别边界。 例如，在自动驾驶汽车中的机器的行驶车道上画线，以更好地了解它们需要操纵的边界。 生产线还用于针对不同场景和情况训练这些机器和系统，并帮助他们做出更好的驾驶决策。
图像注释的用例
在本节中，我将引导您了解一些最具影响力和前景的图像注释用例，范围从安保、安全和医疗保健到自动驾驶汽车等高级用例。
零售： 在购物中心或杂货店，二维边界框技术可用于标记店内产品的图像，如衬衫、裤子、夹克、人物等，以有效地训练 ML 模型的各种属性，如价格、颜色、设计等
卫生保健： 多边形技术可用于在医学 X 射线中注释/标记人体器官，以训练 ML 模型识别人体 X 射线中的畸形。 这是最关键的用例之一，它正在彻底改变 医疗保健 行业通过识别疾病、降低成本和改善患者体验。
自动驾驶汽车： 我们已经看到了自动驾驶的成功，但我们还有很长的路要走。 许多汽车制造商尚未采用上述技术，该技术依赖于语义分割，对图像上的每个像素进行标记，以识别道路、汽车、交通灯、杆、行人等，从而使车辆能够感知周围环境并感知他们前进道路上的障碍
情绪检测： 地标注释用于检测人类情绪/情绪（快乐、悲伤或中性），以衡量对象在给定内容中的情绪状态。 情绪检测或 情绪分析 可用于产品评论、服务评论、电影评论、电子邮件投诉/反馈、客户电话和会议等。
供应链： 线条和样条用于标记仓库中的通道，以根据其交付位置识别货架，这反过来将帮助机器人优化其路径并使交付链自动化，从而最大限度地减少人为干预和错误。
您如何处理图像注释：内部与外包？
图像注释不仅需要金钱方面的投资，还需要时间和精力。 正如我们所提到的，它是劳动密集型的，需要精心计划和勤奋参与。 图像注释者的属性是机器将处理和提供的结果。 因此，图像标注阶段极其关键。
现在，从业务角度来看，您有两种方法来注释您的图像——
- 您可以在内部完成
- 或者你可以外包这个过程
两者都是独一无二的，并提供各自的优缺点。 让我们客观地看待它们。
在内部
在此过程中，您现有的人才库或团队成员将负责图像注释任务。内部技术意味着您拥有数据生成源、合适的工具或数据注释平台以及具有足够技能来执行注释任务的合适团队。
如果您是一家企业或连锁公司，能够投资于专用资源和团队，这将是完美的选择。 作为企业或市场参与者，您也不会缺乏数据集，这对于您的培训过程开始至关重要。
外包
这是完成图像注释任务的另一种方法，您可以将工作交给具有执行这些任务所需的经验和专业知识的团队。 您所要做的就是与他们分享您的要求和截止日期，他们将确保您及时交付成果。
外包团队可能与您的企业位于同一城市或社区，也可能位于完全不同的地理位置。 在外包中，重要的是亲身接触工作以及如何注释图像的知识。
[另请阅读： 什么是人工智能图像识别？工作原理和示例]
图像注释：外包与内部团队——你需要知道的一切
| 外包 | 在内部 |
|---|---|
| 将项目外包给不同的团队时，需要实施额外的条款和协议层，以确保数据的完整性和机密性。 | 当您有专门的内部资源处理您的数据集时，无缝维护数据的机密性。 |
| 您可以自定义您希望图像数据的方式。 | 您可以定制数据生成源以满足您的需求。 |
| 您不必花费额外的时间清理数据，然后开始对其进行注释。 | 在注释原始数据之前，您将不得不要求您的员工花费额外的时间来清理原始数据。 |
| 由于您在协作之前已完全制定了流程、要求和计划，因此不会涉及资源过度工作。 | 您最终会过度使用您的资源，因为数据注释是其现有角色的额外职责。 |
| 总能在不影响数据质量的情况下满足最后期限。 | 如果您的团队成员较少且任务较多，则截止日期可能会延长。 |
| 外包团队更能适应新的指南变化。 | 每次偏离您的要求和指导方针时，都会降低团队成员的士气。 |
| 您不必维护数据生成源。 最终产品准时到达您手中。 | 您负责生成数据。 如果您的项目需要数百万个图像数据，则需要采购相关数据集。 |
| 工作量或团队规模的可扩展性从来都不是问题。 | 可扩展性是一个主要问题，因为无法无缝地做出快速决策。 |
底线
如您所见，尽管拥有内部图像/数据注释团队似乎更方便，但从长远来看，将整个过程外包更有利可图。 当您与敬业的专家合作时，您可以减轻自己最初不必承担的多项任务和责任。 有了这种理解，让我们进一步了解如何找到合适的数据注释供应商或团队。
选择数据注释供应商时要考虑的因素
这是一项巨大的责任，您的机器学习模块的整体性能取决于您的供应商提供的数据集的质量和时间。 这就是为什么你应该更多地关注与谁交谈，他们承诺提供什么，并在签订合同之前考虑更多因素。
为了帮助您入门，以下是您应该考虑的一些关键因素。
优势
需要考虑的主要因素之一是您打算为机器学习项目聘请的供应商或团队的专业知识。您选择的团队应该对数据注释工具、技术、领域知识和跨行业工作经验有最深入的了解。
除了技术性，他们还应该实施工作流优化方法，以确保顺畅的协作和一致的沟通。 为了更多的了解，请从以下几个方面询问他们：
- 他们以前从事的项目与您的相似
- 他们拥有的多年经验
- 他们为注释部署的工具和资源库
- 他们确保一致的数据注释和准时交付的方法
- 他们在项目可扩展性等方面的舒适程度或准备程度
数据质量
数据质量直接影响项目输出。 您多年来的辛劳、网络和投资都归结为您的模块在发布前的表现。 因此，请确保您打算与之合作的供应商为您的项目提供最高质量的数据集。 为了帮助您获得更好的想法，这里有一个您应该查看的快速备忘单：
- 您的供应商如何衡量数据质量？ 什么是标准指标？
- 有关其质量保证协议和申诉处理流程的详细信息
- 他们如何确保将知识从一名团队成员转移到另一名成员？
- 如果数量随后增加，他们能否保持数据质量？
沟通与协作
交付高质量的输出并不总能转化为顺畅的协作。 它还涉及无缝沟通和良好的融洽关系维护。 您无法与在整个协作过程中没有为您提供任何更新或让您置身事外并在截止日期时突然交付项目的团队合作。
这就是为什么平衡变得必不可少的原因，您应该密切注意他们的作案手法和对合作的一般态度。 因此，询问有关他们的沟通方法、对指导方针和需求变化的适应性、项目需求的缩减等问题，以确保相关各方的顺利旅程。
协议条款和条件
除了这些方面，还有一些角度和因素在法律法规上是不可避免的。 这涉及定价条款、合作期限、关联条款和条件、工作角色的分配和规范、明确定义的边界等。
在签订合同之前先将它们分类。 为了给您一个更好的主意，这里列出了一些因素：
- 询问他们的付款条件和定价模式——定价是针对每小时完成的工作还是针对每个注释
- 是每月、每周还是每两周支付一次？
- 项目指南或工作范围发生变化时定价模型的影响
可扩展性
您的业务将在未来增长，您的项目范围将呈指数级扩展。 在这种情况下，您应该确信您的供应商可以大规模交付您的业务所需的大量标记图像。
他们内部有足够的人才吗？ 他们是否耗尽了所有数据源？ 他们能否根据独特的需求和用例自定义您的数据？ 这些方面将确保供应商可以在需要大量数据时进行过渡。
总结
考虑到这些因素后，您可以确保协作顺畅无阻，我们建议您将图像注释任务外包给专家。请留意 Shaip 等顶级公司，它们符合指南中提到的所有要求。
在人工智能领域工作了几十年，我们已经看到了这项技术的发展。 我们知道它是如何开始的，它是如何发展的，以及它的未来。 因此，我们不仅要跟上最新的进展，还要为未来做准备。
此外，我们精心挑选专家，以确保为您的项目以最高精度对数据和图像进行注释。 无论您的项目多么小众或独特，请始终放心，您将从我们这里获得无可挑剔的数据质量。
只需联系我们并讨论您的要求，我们将立即开始。 联系我们 与我们今天
我们聊聊吧
常见问题
图像标注是数据标注的一个子集，也称为图像标注、转录或标注，涉及后端人员，不知疲倦地用元数据信息和属性标注图像，帮助机器更好地识别对象。
An 图像注释/标记工具 是一种软件，可用于用元数据信息和属性标记图像，帮助机器更好地识别物体。
图像标记/注释服务是由代表您标记或注释图像的第 3 方供应商提供的服务。 他们在需要时提供所需的专业知识、质量敏捷性和可扩展性。
一个标记/注释图像 是一种用描述图像的元数据标记的图像，使其可以被机器学习算法理解。
用于机器学习或深度学习的图像注释 是添加标签或描述或对图像进行分类以显示您希望模型识别的数据点的过程。 简而言之，它正在添加相关元数据以使其可被机器识别。
图片标注 涉及使用这些技术中的一种或多种：边界框（2-d，3-d）、地标、多边形、折线等。