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图像注释类型：优点、缺点和用例
自从计算机开始观察物体并对其进行解释以来，世界就不再一样了。从娱乐元素（可能像 Snapchat 滤镜一样简单，可以在您的脸上产生有趣的胡须）到复杂系统（可以从扫描报告中自动检测微小肿瘤的存在），计算机视觉正在发挥[…]
来源:Shaip 博客线检测
该技术用于分割、注释或识别图像中的线条和边界。例如，城市道路上的车道。
优点
该技术的主要优点是可以检测和注释不共享公共边界的像素。这非常适合注释较短或被遮挡的线条。
缺点
- 如果有多条线，该过程将变得更加耗时。重叠的线或物体可能会提供误导性的信息和结果。
地标检测
数据注释中的地标并不意味着具有特殊兴趣或重要性的地方。它们是图像中需要注释的特殊或重要点。这可能是面部特征、生物特征等。这也称为姿势估计。
优点
非常适合训练需要地标点精确坐标的神经网络。
缺点
这非常耗时，因为必须精确注释每个微小的重要点。
分割
一个复杂的过程，将单个图像分类为多个片段以识别其中的不同方面。这包括检测边界、定位对象等。为了让您更好地了解，这里列出了一些突出的分割技术：
- 语义分割：图像中的每个像素都用详细信息进行注释。对于需要环境背景的模型至关重要。实例分割：图像中元素的每个实例都经过注释，以提供详细信息。全景分割：语义和实例分割的细节包含在图像中并进行注释。