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如何從一張圖片中獲取更多的信息？很多時候只靠文字沒法滿足需求。這個時候，圖像標(biāo)記或許能幫幫忙。

圖像標(biāo)記或注釋工具就是對圖像進(jìn)行標(biāo)記，用于邊界框?qū)ο髾z測和分割。這是人們突出圖像的過程，它們必須對機器可讀。借助工具，圖像中的對象可以為特定目的被標(biāo)記，這一過程也使人們能夠輕而易舉地理解圖像中的內(nèi)容；標(biāo)簽工具幫助人們標(biāo)記圖像中的項目。有幾種圖像標(biāo)記工具用于對象檢測，它們使用各種技術(shù)來檢測對象，包括語義、邊界框、關(guān)鍵點、長方體等。

本文就來揭秘圖像標(biāo)注是如何將對象一眼“看穿”的。

使用圖像標(biāo)記/注釋工具進(jìn)行對象檢測的目的

顧名思義，圖像標(biāo)記工具用于檢測圖像中的對象。該工具的主要目的是允許用戶高亮顯示或捕捉圖片中的特定對象。為使圖像可被機器讀取，圖像被突出顯示。

圖像標(biāo)注專門用于人工智能和機器學(xué)習(xí)，因為該工具允許用戶使用高亮顯示的圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。利用深度學(xué)習(xí)算法，可對數(shù)據(jù)集進(jìn)行進(jìn)一步處理。因此借助圖像標(biāo)注工具，你可以開發(fā)一個功能性的人工智能模型。

用于圖像標(biāo)注的人工智能和機器學(xué)習(xí)

以 AI 為中心的模型是用機器學(xué)習(xí)建立的。這些模型經(jīng)過了有效訓(xùn)練，不需要人類干預(yù)，能夠獨立運作。一些圖像注釋工具用于提供大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，計算機視覺需要這些數(shù)據(jù)。使用該工具，用戶可以識別圖像中的對象。即使在現(xiàn)實生活中，機器也更容易識別同一組圖像。

事實上，構(gòu)建能在實際生活中完美運行的人工智能工具并不容易。專家必須首先收集大量高質(zhì)量的正確數(shù)據(jù)。大量被注釋的圖像有助于 AI 工具識別，并最終形成便于理解的模式，比如基于人工智能的工具可以理解人類的外觀。

這些工具能夠在沒有任何人工干預(yù)的情況下在行人周圍畫出方框。人們有理由認(rèn)為 AI 正變得越來越聰明。

用于對象檢測的頂級圖像標(biāo)記工具

LabelMe

LabelMe 是最常用的圖像標(biāo)注工具之一。它由 JavaScript 編寫，是一個非常出色的注釋工具，該工具專門用于在線圖像標(biāo)注。使用 LabelMe 的好處之一是它更高級，它支持最新的功能，用戶能夠從任何位置訪問該工具，也可以在不安裝大型數(shù)據(jù)庫的情況下標(biāo)記對象。

LabelMe 幫助用戶建立專門用于計算機視覺研究的圖像數(shù)據(jù)庫，它不僅支持基于系統(tǒng)平臺使用，還支持應(yīng)用程序平臺內(nèi)應(yīng)用。包含有 2 個圖庫、標(biāo)簽和探測器，展示了工具的功能。其畫廊有多種用途，如存儲圖像、貼標(biāo)簽、存儲等。

BeaverDam

BeaverDam 是最流行的視頻注釋工具之一，該工具用于計算機視覺訓(xùn)練標(biāo)記，全球工程師都在用它，其作為本地 PythonDjango 服務(wù)器運行。此外，它還可以輕松與 mturk 集成，雖然你可能得額外學(xué)習(xí) mturk 這么用，特別是涉及到下載注釋時。該工具將使人們給視頻貼標(biāo)簽變得輕而易舉，然而前提是你必須學(xué)會高效使用它。

Imglab

Imglab 基于網(wǎng)絡(luò)，用于為對象標(biāo)記圖像，主要用來訓(xùn)練數(shù)據(jù)鏈路。此外，有時還為了機器學(xué)習(xí)的目的被用來訓(xùn)練目標(biāo)探測器。它獨立于平臺，因而可直接從瀏覽器中運行該工具。此外，它不需要任何先決條件，也無需任何高內(nèi)存空間或 CPU。

Semantic Segmentation Editor（語義分割編輯器）
這是最著名的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽工具之一。語義分割編輯器額外支持位圖的注釋，還支持點云標(biāo)記。大多數(shù)情況下，人們使用這個工具來創(chuàng)建人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，用于 2D和 3D。語義分割編輯器是自主駕駛研究的絕佳選擇。此外，它支持 .jpg 以及 .png 圖像，是一個易于使用的應(yīng)用程序。

圖像標(biāo)注和深度學(xué)習(xí)

為深度學(xué)習(xí)進(jìn)行的圖像檢測尤其需要圖像注釋。圖像標(biāo)注和深度學(xué)習(xí)還能提高精確度和清晰度。大多數(shù)情況下，用于圖像標(biāo)注的是語義分割和三維立方體標(biāo)注。這一方面未來可期。

用于物體檢測圖像標(biāo)記工具種類很多，比起選擇最佳工具更重要的是，你得學(xué)會如何高效使用它，才能發(fā)揮出工具的最大效用。

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總結(jié)

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