人工智能中常見的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法_第1頁
人工智能中常見的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法_第2頁
人工智能中常見的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法_第3頁
人工智能中常見的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法_第4頁
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第第頁人工智能中常見的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法數(shù)據(jù)標(biāo)注（DataAnnotations）是指對收集到的、未處理的原始數(shù)據(jù)或初級數(shù)據(jù)，包括語音、圖片、文本、（視頻）等類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，并轉(zhuǎn)換為機(jī)器可識別（信息）的過程。我們?nèi)粘９ぷ髦谐Ｒ姷臄?shù)據(jù)標(biāo)注方法有以下幾種：

01//矩形框標(biāo)注

矩形框標(biāo)注是一種對目標(biāo)對象進(jìn)行目標(biāo)（檢測）框標(biāo)注的簡單處理方式，常用于標(biāo)注（自動駕駛）下的人、車、物等。

02//多邊形標(biāo)注

多邊形標(biāo)注是指在靜態(tài)圖片中，使用多邊形框，標(biāo)注出不規(guī)則的目標(biāo)物體，相對于矩形框標(biāo)注，多邊形標(biāo)注能夠更精準(zhǔn)地框定目標(biāo)，同時對于不規(guī)則物體，也更具針對性。

03//語義分割

語義分割是指根據(jù)物體的屬性，對復(fù)雜不規(guī)則圖片進(jìn)行進(jìn)行區(qū)域劃分，并標(biāo)注對應(yīng)上屬性，以幫助訓(xùn)練圖像識別模型，常應(yīng)用于自動駕駛、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域。

04//關(guān)鍵點標(biāo)注

關(guān)鍵點標(biāo)注模板最大的應(yīng)用即是對臉部的關(guān)鍵點進(jìn)行標(biāo)注，通過不同方位的關(guān)鍵點標(biāo)注，可以判斷圖像上的人物的功能。

05//3D點云標(biāo)注

3D點云標(biāo)注是指利用激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行框選標(biāo)注,供（計算機(jī)視覺）與（無人駕駛）等（人工智能）模型訓(xùn)練使用。

06//3D立方體標(biāo)注

與點云標(biāo)注不同，3D立方體標(biāo)注還是基于二維平面圖像的標(biāo)注，標(biāo)注員通過對立體物體的邊緣框定，進(jìn)而獲得滅點，測量出物體之間的相對距離。

07//目標(biāo)追蹤

目標(biāo)追蹤是指在動態(tài)的圖像中，進(jìn)行抽幀標(biāo)注，在每一幀圖片中將目標(biāo)物體標(biāo)注出來，進(jìn)而描述它們的運動軌跡，這類標(biāo)注常應(yīng)用于訓(xùn)練自動駕駛模型以及視頻識別模型。

08//屬性判別

屬性判別是指通過人工或機(jī)器配合

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