高精地图语义分割标注
什么是语义分割?
语义图像分割是计算机视觉中一个非常重要的研究和应用方向。它的任务是按照预定的类别对图像中的每个像素进行标注/分类。不同于目标检测,语义分割不对目标进行2D框选。
几个语义分割的关键应用场景:
1)自动驾驶系统:语义分割多用于自动驾驶汽车和无人机等行业。 例如,自动驾驶汽车可行驶区域语义分割标注。
2)地理图像分析:通过语义分割标注,可对高清地图中不同的土地类型进行分割。另外语义分割可助于土地测绘自动化进行。
下面我们看一个高精地图语义分割标注案例:
1.项目描述:15类多边形标注/语义分割/分类
2.输入格式:jpg
3.输出格式:json
4.数据集:每张像素为:2048 x 2048
5.标注类别及属性说明:
1)标注类别:
类别名称 | |
---|---|
云 | 草原 |
湿地 | 阴影 |
农田 | 单车道 |
森林 | 密集建筑物/建筑物组合 |
多车道 | 种植园(树状) |
贫瘠(裸露/稀疏的植被) | 农用道路 |
灌木丛 | 水体(永久性水体) |
未知(最后一类) |
2)属性说明:
贫瘠(裸露/稀疏的植被) | |
---|---|
较明显的土地,没有植被分布 | 例如,开放的空地、建筑工地 |
密集建筑物/组合 | |
带有次要道路的明显的建筑 | 如城镇、工厂 |
单车道(密封) | |
通常是一条车道,宽度比多车封闭道路更窄 | 通常是无分隔线的单车道 |
多车道 | |
至少有一条明显的分隔线的多车道 | |
种植园 | |
明显的树冠,整齐成行地排列 | 例如油棕种植园 |
森林 | |
明显不规则的树冠,无规则排列 | 如原始森林、次生林 |
农用道路 | |
清晰可见的泥路 | |
湿地 | |
水和植被混合在一起 | |
灌木丛 | |
包括小灌木丛 | 稀疏的植被 |
水体 | |
水面清澈,无植被 | |
农用道路 | |
清晰可见的泥路 | |
种植园 | |
植被有规则地排列 | 密度不会太过稀疏 |
荒地 | |
裸露的土壤 | |
农田 | |
植被有规则地排列 | 仅限于不高于树的小植物 |
森林 | |
树木不规则且密集地排列 |
6.标注结果示例:
7.Coco Json output
8.标注难点:
- 图中物体多达15个类别
- 类别之间差异小,标注精度要求高
- 标注耗时长
- 对标注员的水平要求高
- 图像场景复杂,客户验收成本高,要求数据一次性交付
ByteBridge是一个数据标注和采集平台,为人工智能企业提供数据处理服务
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邮箱:support@bytebridge.io
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