随着AI与传统行业的不断融合以及5G的发展，AI数据服务方式由粗放式向着精细化方向过渡，数据标注工具的发展也经历了从「能用就行」到「好用且高效」的阶段。
大家都知道不同的标注类型使用的标注方法、工具、存储类型都不一样，在了解图像标注工具之前，我们先来看看图像标注都有哪些数据类型
图像/视频标注类型
2D框
给标注工具提供一幅图像，让其在图像内特定对象周围绘制一个框。
最简单的图片数据标注类型，成本最低，应用最广泛。
多边形分割
标注工具会通过在需要标注的对象的外边缘，放置许多个点来绘制成线，勾勒轮廓。
用于图片和视频中精确的物体检测和位置定位，更精准、更耗时、成本更高。
关键点标注
通过人工的方式，在规定位置标注上关键点，例如人脸关键点、骨骼点。常用于面部或姿势识别模型。
线标注
主要用于自动驾驶车辆的道路识别，定义不同道路。
语义分割
根据物体的属性，对复杂不规则图片进行进行区域划分，并标注对应的属性，以帮助训练图像识别模型，常应用于自动驾驶汽车、人机交互、虚拟现实等领域。
比较精准，耗时比较长，对图片上的所有内容进行标注。
视频标注
以帧为单位在一系列图像中定位和跟踪物体，多用于训练车辆、行人、骑行者、道路等自动驾驶领域的模型。
2/3D融合标注
通过3D点云数据，返求出2D图片的相对位置，对点云数据和图片数据同时标注。
用于多传感器融合平台的数据处理，多应用于自动驾驶场景。
标注工具推荐
CVAT
CVAT是免费的、在线的、交互式的视频注释工具，它的灵感来自Vatic。支持本地部署，无需担心数据外泄。
网址
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszyzl/2502.html
