图像注释是指标记或标记图像内的对象、区域或特定特征的过程。这是为机器学习任务准备数据的关键步骤,特别是在监督学习中。目标是提供带有标记数据的模型,以便它可以学习识别看不见的图像中的模式或对象。图像注释的常见类型包括: 1) 边界框,其中围绕感兴趣的对象绘制矩形以突出其在图像中的位置。这通常用于对象检测任务。2) 语义分割,其中图像中的每个像素用类标记。这在自动驾驶等应用中非常有用,其中模型需要了解每个对象的边界,例如道路,车辆和行人。3) 关键点注释,其中标记关键面部特征 (例如,眼睛、鼻子和嘴巴) 或其他点以用于诸如面部识别或姿态估计的任务。4) 多边形,其涉及在具有更复杂边界的对象周围绘制形状,通常用于医学成像或卫星图像分析中的更不规则形状的对象。注释对于训练机器学习模型至关重要,尤其是在对象检测,面部识别和分割等任务中。它可以手动完成,使用像LabelImg这样的工具进行边界框,或者在更复杂的环境中使用自动化系统。
数据增强在深度学习中是什么?

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欧几里得距离测量空