图像标注就是利用人工或者AI等技术对图像特征打上特定类型标签的一个过程，其发展大致经过以下三个过程：基于文本的人工图像标注，由观察员实现所见即所得；基于内容的自动图像标注，采用深度学习等方式提取图像底层特征；基于语义的图像标注，可以对图像的语义内容进行分类，使标注脱离颜色、纹理等底层特征，实现从语义等高层特征进行图像检索等功能

常见的图像标注类型主要包括：分类标注、点标注、线标注、边界框、像素标注等，下文就这5种图像标注类型进行介绍

01.分类（classification）

分类标注是最基本的一种标注手段，其表现形式一般就是一张图对应一个数字标签，比如 Dogs vs. Cats数据集，该数据集共可分为dog和cat两类，因此标签设计时可以用0代表dog，1代表cat

02.点标注（keypoints）

点标注通常用于对图像特征较细致的场景，如人体姿态估计，人脸特征识别等

Leeds Sports Pose数据集中每张图像标注有 14 个关节位置，可以用于对人体姿势进行检测\评估

Wider Facial Landmarks in-the-wild (WFLW) 数据集对人的眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇等部位进行标注（ landmark annotation），用来对人脸特征进行定位。一个有趣的应用就是可以给歪果仁强行带上口罩（Artificial Mask）

03.线标注（line）

线标注最常用的应用场景就是自动驾驶领域，用来识别车道及边界

Lane Marker数据集对车道轨迹进行了标注

04.边界框（bounding box）

边界框标注主要用于对象检测，用来识别某个特征在图像中的具体位置，细分一下又可以分为2D边界框（Box2D）和3D边界框（Box3D）

CALTECH-Airplane detection数据集含有800张飞机类jpg图片，同时含有相应图片中飞机的2D边界框坐标

Audi Autonomous Driving Dataset (A2D2)是一个具有2D语义分割，3D点云，3D边界框和车辆总线数据功能的数据集，下图是其中关于3D边界框的标注

05.像素标注（pixel level label）

像素标注又称区域标注，是一种将图像中像素进行归类的标注方式，主要有语义分割和实例分割两种

KolektorSDD数据集由包含缺陷的电子换向器的图像构成，其缺陷部分的标注如右下图所示，可以看出这里将缺陷部位的像素置为1（白色），其余部位重置为0（黑色），实现了图像的语义分割

类似的还有CityScapes数据集，其专注于对城市街道场景的语义理解，包含有对车辆和人员的实例细分

Reference

[1]陈金菊.图像语义标注研究综述[J].图书馆学研究,2017(18):2-7+20.

[2]https://hackernoon.com/illuminating-the-intriguing-computer-vision-uses-cases-of-image-annotation-w21m3zfg

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