图像标注是计算机视觉领域中一个非常重要的步骤，它是创建训练数据集的关键组成部分，主要用于帮助机器学习算法理解图像内容。
以下是图像标注的一些主要类型：
1. 边界框标注：
• 这是最常见的标注方式之一，通常用于物体检测任务。
• 在图像中标出物体的位置，通常是通过画出一个矩形框来包围目标物体。
• 可以是二维边界框，也可以是三维边界框。
2. 分割标注：
• 分割标注更加精细，它涉及将图像中的每个像素点分配给特定的类别。
• 包括实例分割，其中每个物体实例都用不同的颜色或标签标识；以及语义分割，其中同一类别的所有实例都被视为一个整体。
• 有时也包括全景分割，结合了实例分割和语义分割的优点。
3. 关键点标注：
• 用于标注物体上的一些关键特征点，例如人体关节的位置。
• 常用于姿态估计和动作识别任务。
4. 多边形标注：
• 类似于分割标注，但使用多边形来更精确地标注不规则形状的对象边界。
• 适用于复杂形状物体的标注。
5. 线和区域标注：
• 用于道路标注、车道检测等场景。
• 可以包括直线、曲线或者不规则区域的标注。
6. 属性标注：
• 为图像中的对象添加描述性属性，如颜色、纹理、状态等。
• 有助于丰富模型的理解能力。
7. 全景分割标注：
• 对全景图像进行分割标注，这在街景图、室内导航等方面非常重要。
- 点云标注
• 点云是三维数据的一种重要表达方式，通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云分类，并标注上不同属性。
• 常应用于自动驾驶领域。
- 2D/3D融合标注
• 2D/3D融合标注是指同时对2D和3D传感器所采集到的图像数据进行标注，并建立关联。• 能够标注出物体在平面和立体中的位置和大小，帮助自动驾驶模型增强视觉和雷达感知。
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•自动物体识别与标签：平台能够自动识别图片中的物体类型，并为其添加相应的品类标签，简化特征归类与分类过程。
•智能语义分割与人工校验：利用AI语义分割模型快速完成像素级别的物体区域标注，辅以人工手动补点优化细节。
•自动打点与复杂图像处理：支持图片内容的自动打点标注，并具备出色的显存管理机制，能处理大型及高复杂度图像。
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