图像注释是训练基于 AI 的计算机视觉模型的关键部分。几乎每个计算机视觉模型都需要由人类注释者创建的结构化数据。

对图像进行注释，以便为计算机视觉模型创建训练数据。训练数据被输入到计算机视觉模型中，该模型需要完成特定任务，例如，在数据集中识别特定年龄和设计的黑色福特汽车。将主动学习与计算机视觉模型集成可以提高模型的学习和适应能力，最终有助于使其更有效并更适合在生产应用程序中使用。

在这篇文章中，我们将介绍 5 件事：

投入对项目产出有巨大的影响。在机器学习中，以数据为中心的 AI 方法认识到模型训练所依据的数据的重要性，甚至比所使用的模型或模型集更重要。

因此，如果您是从事图像或视频注释项目的注释者，那么创建最准确的标记输入可能意味着成功与失败之间的区别。正确注释图像和图像中的对象将在以后为您节省大量时间和精力。

计算机视觉模型和工具还不够智能，无法纠正项目手动注释和验证阶段的人为错误。当训练数据集包含的数据被正确标记时，它们更有价值。

正如每个注释器团队经理都知道的那样，图像注释比许多人意识到的更加微妙和具有挑战性。需要时间、技能、合理的预算和正确的工具才能使这些项目顺利运行并产生数据运营以及 ML 团队和领导者所需的输出。

图像注释对于计算机视觉模型的成功至关重要。图像标注是在数据集中手动标记和标注图像以训练人工智能和机器学习计算机视觉模型的过程。

图像注释旨在准确标记和注释用于训练计算机视觉模型的图像。它涉及

标记的图像创建训练数据集。模型从训练数据集中学习。在项目开始时，一旦将第一组带注释的图像或视频输入其中，模型的准确率可能达到 70%。然后，ML 或数据运营团队要求提供更多数据来训练它，使其更准确。

图像注释可以完全手动完成，也可以借助自动化来加快标记过程。

手动注释是一个耗时的过程，因为它需要人工注释员遍历每个数据点并用适当的注释对其进行标记。根据任务的复杂性和数据集的大小，此过程可能需要大量时间，尤其是在处理大型数据集时。

使用自动化和机器学习技术（例如主动学习）可以显着减少注释所需的时间和精力，同时还可以提高标记数据的准确性。通过选择信息量最大的数据点进行标记，主动学习使我们能够在不牺牲准确性的情况下更高效地训练机器学习模型。然而，需要注意的是，虽然自动化可以成为一种强大的工具，但它并不总是可以替代人类的专业知识，尤其是在任务需要特定领域知识或主观判断的情况下。

机器学习中的图像注释是使用注释或元数据标记或标记图像数据集的过程，通常用于训练机器学习模型以识别图像中的某些对象、特征或模式。

图像注释是计算机视觉和机器学习应用中的一项重要任务，因为它使机器能够从提供给它们的数据中学习。它用于各种应用，例如对象检测、图像分割和图像分类。我们将简要讨论这些应用程序，并在这些应用程序上使用下图以更好地理解。

对象检测是一种计算机视觉技术，涉及检测和定位图像或视频中的对象。对象检测的目标是识别图像或视频中是否存在对象，并确定它们在图像中的空间位置和范围。注释在对象检测中起着至关重要的作用，因为它们为训练对象检测模型提供了标记数据。准确的图像注释有助于确保模型的质量和准确性，使其能够准确地识别和定位对象。物体检测具有多种应用，例如自动驾驶、安全监控和医学成像。

图像分类是将图像分类为一个或多个预定义的类或类别的过程。图像注释在图像分类中至关重要，因为它涉及使用元数据（如类标签）标记图像，为训练计算机视觉模型提供必要的标记数据。准确的图像标注有助于模型学习区分不同类别的特征和模式，并提高分类结果的准确性。图像分类具有众多应用，例如医疗诊断、基于内容的图像检索和自动驾驶，在这些应用中，准确的分类对于做出正确的决策至关重要。

图像分割是将图像划分为多个片段或区域的过程，每个片段或区域代表图像中的不同对象或背景。图像分割的主要目标是简化和/或将图像的表示形式更改为更有意义且更易于分析的内容。图像分割技术有三种类型：

它是一种涉及识别和描绘图像中单个对象的技术，使得每个对象都由一个单独的片段表示。在实例分割中，对象的每个实例都是唯一标识的，并且图像中的每个像素都分配给一个特定的实例。它通常用于对象跟踪等应用，其目标是随时间推移跟踪单个对象。

它涉及用特定的类别或类别标记图像中的每个像素，例如“人”、“猫”或“独角兽”。与实例分割不同，语义分割不区分同一类的不同实例。语义分割的目标是通过根据语义含义分离不同的对象及其背景，在高层次上理解图像的内容。

它是实例分割和语义分割的混合体，其目标是将图像中的每个像素分配给特定的实例或语义类别。在全景分割中，每个对象都使用唯一的实例 ID 进行标识和标记，而背景和其他非对象区域则使用语义类别进行标记。主要目标是通过结合实例和语义分割的优点来提供对图像内容的全面理解。

虽然分类和标注都用于组织和标记图像以创建高质量的图像数据，但所涉及的过程和应用有些不同。

图像分类通常是由图像标记工具执行的自动任务。

图像分类有两种类型：“监督”和“无监督”。当此任务处于无监督状态时，算法会检查大量未知像素，并尝试根据被分类图像中表示的自然分组对它们进行分类。

监督式图像分类涉及受过数据集和图像分类培训的分析师，以支持、监控和为处理图像的程序提供输入。

另一方面，正如我们在本文中所介绍的，计算机视觉模型中的注释总是涉及人类注释器。至少在任何基于图像的计算机视觉模型的注释和训练阶段。即使自动化工具支持人工注释员或分析师，创建边界框或多边形以及标记图像中的对象也需要人工输入、洞察力和专业知识。

在我们了解注释工具所需的功能之前，注释者和项目负责人需要记住，计算机视觉模型的结果与人类输入的结果一样好。根据所需的技能水平，这意味着在投资图像注释工具之前，先对人力资源进行正确的投资。

在选择图像编辑器和注释工具时，您需要一个可以：

虽然有一些很棒的开源图像注释工具（如CVAT），但它们没有这种广泛的功能，这可能会给您的图像标记工作流程带来问题。现在，让我们仔细看看这在实践中意味着什么。

易于使用的注释界面，以及适用于任何图像注释类型的工具和标签，对于确保注释团队高效和准确至关重要。最好避免使用任何对可应用于图像的注释类型有限制的图像注释工具。

理想情况下，注释者和项目负责人需要一种工具，使他们能够自由地使用四种最常见的注释类型，包括边界框、多边形、折线和关键点（更多内容见下文）。注释者还需要能够添加详细和描述性的标签和元数据。

在设置阶段，当计算机视觉 AI 模型处理数据和图像时，详细而准确的注释和标签会产生更准确、更快的结果。

分类是一种将嵌套和高阶类和分类应用于个人和整个图像系列的方法。对于自动驾驶汽车、交通监控图像和视觉内容审核来说，这是一个有用的功能。

目标检测是一种用于识别和定位具有矢量标记特征的图像中的物体的工具。一旦在数据训练阶段对对象进行了几次标记，自动化工具在处理大量图像时应一遍又一遍地标记同一对象。这在胃肠病学和其他医学领域、零售业以及分析无人机监控图像中是一个特别有用的功能。

分割是一种使用分割掩码为图像中的每个像素（或像素组）分配类的方法。分割在许多医学领域特别有用，例如中风检测、显微镜中的病理学和零售部门（例如虚拟试衣间）。

使用强大的图像注释工具时，注释者可以从自动化功能中获得巨大收益。使用正确的工具，您可以通过编程方式导入模型预测。

手动标记和注释的图像数据集可用于训练机器学习模型，然后可用于图像的自动预注释。通过利用这些预注释，人工注释者可以快速有效地纠正任何错误或不准确之处，而不必从头开始标记每个图像。这种方法可以显著降低注释所需的成本和时间，同时还可以提高标记数据的准确性和一致性。此外，通过将自动化功能（如预注释）整合到注释过程中，可以加快项目实施速度，从而获得更高效和更成功的结果。

有四种最常用的图像注释类型——边界框、多边形、折线、关键点——我们在这里更详细地介绍它们：

在图像中的对象（如苹果或网球）周围绘制边界框是批注和标记对象的几种方法之一。使用边界框，可以在任何对象周围绘制矩形框，然后将标签应用于该对象。边界框的用途是定义对象的空间范围，并为经过训练以识别和检测图像中对象的机器学习模型提供视觉参考。边界框通常用于对象检测等应用，其目标是识别图像中特定对象的存在和位置。

多边形是另一种可以徒手绘制的注记类型。在图像上，这些注释线可用于勾勒静态对象，例如医学图像文件中的肿瘤。

折线是一种注释和标记静态内容的方法，该静态内容在一系列图像（例如公路或铁路线）中持续存在。通常，折线以两条静态和平行线的形式应用。一旦这些训练数据上传到计算机视觉模型，基于 AI 的标记将继续，其中线条和像素从一张图像对应到另一张图像。

关键点注释涉及识别和标记图像中对象上的特定点。这些点称为关键点，通常是重要的特征或地标，例如建筑物的角落或人体的关节。关键点注释通常用于姿势估计、动作识别和对象跟踪等应用，其中标记的关键点用于训练机器学习模型以识别和跟踪图像或视频中的对象。关键点注释的准确性对于这些应用程序的成功至关重要，因为标记错误可能导致不正确或不可靠的结果。

现在，让我们看一下注释者可用于图像注释的一些最佳实践，以便为计算机视觉模型创建训练数据集。

虽然图像注释对于许多应用（例如对象识别、机器学习和计算机视觉）至关重要，但它可能具有挑战性且耗时。以下是图像注释过程中的一些主要挑战：

机器学习模型需要高质量的一致数据才能做出准确的预测。但是图像的复杂性和模糊性可能会导致注释过程不一致。

模棱两可的图像（如包含多个对象或场景的图像）使注释所有相关信息变得困难。例如，一只鸟坐在狗身上的图像可以标记为“狗”和“鸟”，或两者兼而有之。

复杂的图像可能包含多个对象或场景，因此很难注释所有相关信息。例如，拥挤的街景图像可能包含数百个人、汽车和建筑物，每个都需要注释。

本体可以帮助在图像注释中保持一致的数据。本体是知识的正式表示，它指定了一组概念以及它们之间的关系。在图像注释的上下文中，本体可以定义一组描述图像内容的标签、类和属性。通过使用本体，注释者可以确保他们在不同的图像中使用一致的标签和分类。这有助于减少注释过程的主观性和歧义，因为所有注释者都可以引用相同的本体并使用相同的术语。

图像注释通常是主观的，因为不同的数据注释者可能对同一图像有不同的意见或解释。例如，一个人可能会将一个物体标记为“椅子”，而另一个人可能会将其标记为凳子。处理注释器之间的可变性非常重要，因为它会影响注释数据的质量和可靠性，进而影响下游应用程序（如对象识别和机器学习）的性能。

为注释提供培训和详细的注释指南有助于减少可变性，确保所有注释者对所有注释任务有共同的理解，并使用相同的标准进行标记和分类。例如，在 2021 年的 AI 日，特斯拉演示了他们如何遵循 80 页的注释指南。本文档为为 Tesla 驾驶汽车项目标记图像和数据的人工注释者提供了指南。注释指南的目的是确保标记过程的一致性和准确性，这对于训练能够可靠地检测和响应不同驾驶场景的机器学习模型至关重要。通过提供清晰而全面的注释指南，特斯拉可以确保其自动驾驶汽车技术尽可能安全可靠。

在图像注释中平衡成本和精度水平意味着在注释所需的细节和准确性水平与生成注释所需的成本和工作量之间找到平衡。

在许多情况下，实现图像注释的高精度需要大量资源，包括时间、精力和专业知识。这可能包括雇用训练有素的注释员、使用专门的注释工具以及实施质量控制措施以确保准确性。

然而，实现高精度的成本可能并不总是合理的，特别是如果注释是针对不需要高精度或细节的任务。例如，如果注释用于为不需要高精度的任务（如图像分类）训练机器学习模型，则较低的精度级别可能就足够了。这可以降低与注释相关的成本和劳动力。

因此，在图像注释中平衡成本和精度水平涉及在特定任务所需的精度水平和可用于注释的资源之间找到最佳平衡。这可能涉及对关键数据进行注释的优先级，使用自动和手动注释的组合，外包给专业提供商，以及评估和改进注释过程。

由于任务的多样性、工具的复杂性、成本、兼容性、可扩展性和质量控制要求，为图像注释选择合适的注释工具可能具有挑战性。

图像标注涉及广泛的任务，例如目标检测、图像分割和图像分类，这可能需要具有不同特性和功能的不同标注工具。许多注释工具可能很复杂且难以使用，特别是对于不熟悉图像注释任务的用户。

注释工具的成本差异很大，有些工具是免费的，有些工具每年要花费数千美元。该工具应与用于图像处理任务的数据格式和软件兼容。

注释工具应能够处理大型数据集，并具有质量控制功能，例如注释者间协议指标以及查看和更正注释的能力。

如果您正在寻找图像注释工具，这里是用于计算机视觉的最佳图像注释工具的精选列表。

总而言之，为图像注释选择合适的注释工具需要仔细考虑任务的具体要求、可用的预算和资源，以及可用注释工具的功能和局限性。

在任何基于图像的计算机视觉项目开始时，都需要确保原始数据（图像）已准备好进行注释。数据清理是任何项目的重要组成部分。低质量和重复的图像通常会在注释工作开始之前被删除。

接下来，注释者需要理解并应用正确类型的标签，具体取决于正在训练算法模型以实现的目标。如果正在训练 AI 辅助模型来对图像进行分类，则需要应用类标签。但是，如果正在训练模型以应用图像分割或检测对象，则边界框、折线或其他语义注释工具的坐标至关重要。

AI/ML 或深度学习算法通常需要带有固定数量的类的数据。因此，使用自定义标签结构并输入正确的标签和元数据非常重要，以避免在手动注释工作完成后对对象进行错误分类。

手动标记完成后，注释者需要一个强大的用户友好工具来实现准确的注释，这些注释将用于训练人工智能驱动的计算机视觉模型。使用正确的工具，这个过程变得更加简单、成本和时间效率高。

注释者可以在更短的时间内完成更多工作，犯更少的错误，并且在将这些数据输入计算机视觉模型之前，必须手动注释更少的图像。

好了，注释者和项目负责人在计算机视觉项目中实现强大的图像注释过程所需的功能和最佳实践！