什么是計算機視覺?
計算機視覺被認為是機器學習和人工智能發(fā)展的重要領域之一。簡而言之，計算機視覺是人工智能研究領域，致力于賦予計算機看世界和視覺解釋世界的能力。
更進一步的說，計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。
計算機視覺的應用非常廣泛，從自動駕駛汽車和無人機到醫(yī)療診斷技術和面部識別軟件，計算機視覺的應用是巨大的和革命性的。
圖像標注
圖像標注是計算機視覺的一個子集，是計算機視覺的重要任務之一。圖像標注就是將標簽附加到圖像上的過程。這可以是整個圖像的一個標簽，也可以是圖像中每一組像素的多個標簽。這些標簽是由人工智能工程師預先確定的，并被選中為計算機視覺模型提供圖像中所顯示的信息。
一個簡單的例子就是為人類標注者提供動物的圖像，并讓他們用正確的動物名稱為每個圖像進行標記。當然，標記的方法依賴于項目所使用的圖像標注類型。這些帶標簽的圖像有時被稱為真實數據，然后將被輸入計算機視覺算法。通過訓練，最后該模型將能夠從未注釋的圖像中區(qū)分不同種類的動物。雖然上面的例子非常簡單，但進一步深入到計算機視覺更復雜的領域(如自動駕駛汽車)，則就會需要更復雜的圖像標注。
由于計算機視覺研究的是模仿或超越人類視覺能力的機器開發(fā)，訓練這樣的模型需要大量的帶標注的圖像。
你用來訓練、驗證和測試你的計算機視覺算法的圖像將對你的人工智能項目的成功產生重大影響。數據集中的每張圖像都必須經過深思熟慮和準確的標記，以訓練人工智能系統(tǒng)像人類一樣識別物體。圖像標注的質量越高，機器學習模型的性能就可能越好。
如果沒有圖像標注，那些令人驚嘆的計算機視覺技術都不可能實現。根據項目的不同，每個圖像上的標簽數量可能會有所不同。一些項目將只需要一個標簽來表示整個圖像的內容(圖像分類)。其他項目可能需要在單個圖像中標記多個對象，每個對象帶有不同的標簽。這些標簽通常由計算機視覺科學家或機器學習工程師預先確定。
如何進行圖像標注?
要創(chuàng)建帶標簽的圖像，需要三件事：
1)、圖片
2)、有人給圖片加注釋
3)、一個給圖片做標注的平臺
大多數圖像標注項目都是從尋找和培訓注釋人員來執(zhí)行標注任務開始的。人工智能是一個非常專業(yè)的領域，但人工智能訓練數據標注并不總是必需的。雖然你需要機器學習方面的高等教育才能創(chuàng)造一輛自動駕駛汽車，但你不需要碩士學位就可以在圖像中畫汽車周圍的方框(邊界框注釋)。因此，大多數標注者不需要機器學習方面的學位。
但是，這些標注人員應該對每個標注項目的規(guī)范和指導方針進行全面的培訓，因為每個公司都有不同的需求。一旦標注人員接受了如何標注數據的培訓，他們就可以在專門用于標注圖像的平臺上標注成百上千的圖像。這個平臺是一個軟件，它應該具有執(zhí)行特定類型標注所需的所有工具。
常用圖像標注類型
1)、 2D和3D包圍框
使用2D邊框，標注者必須在他們想要在圖像中注釋的對象周圍繪制一個框。有時這些目標對象將是相同的，即“請在圖中的每輛自行車周圍畫框?！?/p>
其他時候，可能會有多個目標對象，“請在圖中每輛車、行人和自行車周圍畫框?！痹谶@種情況下，在畫出框后，標注者將不得不從標簽列表中選擇屬性給框中的對象。
3D包圍盒也被稱為長方體，除了它們還可以顯示被標注的目標對象的大致深度之外，它們幾乎與2D包圍盒一樣。與2D邊界框標注類似，標注器在目標對象周圍繪制框，確保在對象的邊緣放置錨點。有時目標對象的一部分可能被阻擋。在這種情況下，標注器會估計目標對象阻塞邊緣的位置。
2)、圖像分類
邊界框處理在一個圖像中標注多個對象，而圖像分類是將整個圖像與一個標簽關聯的過程。一個簡單的圖像分類的例子是標記動物的類型。注釋者會得到動物的圖片，并要求他們根據動物種類對每張圖片進行分類。
把這些帶注釋的圖像數據輸入計算機視覺模型，可以讓模型了解每種動物特有的視覺特征。理論上，該模型將能夠將新的未注釋的動物圖像歸類到適當的物種類別中。
3)、線條和樣條
線條和樣條注釋，顧名思義，就是對圖像上直線或曲線的標注。注釋人員的任務是注釋車道、人行道、電力線和其他邊界指示器。用線條和樣條標注的圖像主要用于車道和邊界識別。此外，它們也經常被用于無人機的軌跡規(guī)劃。
從自動駕駛汽車、無人機到倉庫中的機器人等等，線條和樣條標注在各種用例中都很有用。
4)、多邊形
有時，不規(guī)則形狀的目標對象不容易用邊界框或長方體來標注。多邊形注釋允許注釋器在目標對象的每個頂點上繪制點。這個注釋方法允許對對象的所有精確邊進行注釋，而不管它的形狀如何。
與邊界框一樣，帶注釋的邊緣內的像素也將被標記為描述目標對象的標簽。
5)、 語義分割
邊界盒、長方體和多邊形都處理在圖像中標注單個對象的任務。而語義分割則是對圖像中每一個像素的進行標注。不需要給標注者一個要標注的對象列表，而是給他們一個分段標簽列表，以便將圖像分成幾個部分。比如，自動駕駛汽車的交通圖像語義分割就是一個很好的例子，一個典型的語義分割任務可能會要求標注者通過區(qū)別“汽車”、“自行車”、“行人”、“障礙物”、“人行道”、“機動車道”和“建筑物”來分割圖像。
圖像標注的實際應用領域
1)、人臉識別
圖像標注的一個常見應用是面部識別。它包括從人臉圖像中提取相關特征，以區(qū)分圖像中的人和物體。
利用關鍵點和地標等圖像標注技術，通過軌跡指向對人臉不同部位的不同點進行跟蹤，增強了人臉識別算法的有效性。
2)、農業(yè)技術
圖像標注技術已被應用于農業(yè)技術行業(yè)的各種任務中。通過識別病害和健康作物的圖像來檢測植物病害，可以通過使用邊界框或語義分割類型來實現。這是圖像標注在農業(yè)技術中最基本的應用之一。
3)、安全系統(tǒng)
圖像標注可以在安全系統(tǒng)中使用安全攝像頭標記物品，比如某些特定區(qū)域中的可疑包裹。通過語義分割將視頻區(qū)域劃分為受限區(qū)域和非受限區(qū)域，可以實現這一目的。圖像標注也可用于檢測某些可疑的活動。
4)、電子商務
圖像標注用于改進產品列表，還有助于確?？蛻粽业剿麄冋趯ふ业恼_產品。這可以通過在搜索查詢和產品標題中標記各種組件的語義分割實現。
5)、機器人
圖像標注的主要應用之一是機器人技術，它幫助機器人區(qū)分周圍環(huán)境中的各種物體。
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