图像标注对于训练对象检测模型至关重要。它涉及使用边界框,多边形或其他基于区域的注释标记图像中的对象,并为每个对象分配类标签。注释数据作为监督学习的基础事实,使模型能够学习对象位置和分类。如果没有准确的注释,模型就不能很好地推广到新数据,从而导致性能不佳。图像注释在自动驾驶等应用中至关重要,在自动驾驶中,精确检测行人,车辆和道路标志对于安全至关重要。Labelbox,CVAT和RectLabel等工具可简化注释过程。
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