Основные виды разметки для Сomputer Vision

Bounding Box (BB) — это прямоугольная рамка, обрамляющая объект на изображении. Этот метод разметки используется для выделения и ограничения объекта, позволяя модели легко определить его положение и границы.

Семантическая сегментация размечает каждый пиксель изображения с присвоением ему соответствующего класса. Это позволяет модели понимать, какие части изображения относятся к разным объектам.

Классификация изображений и видео включает в себя присвоение категории или метки всему изображению или каждому кадру видео. Это позволяет создавать датасеты, на которых модели могут учиться классифицировать объекты.

Key Point Annotation используется для разметки ключевых точек на объекте. Это особенно важно для обучения моделей, которые должны анализировать и распознавать структуру объекта.

Основные виды разметки для компьютерного зрения играют критическую роль в обучении моделей. Правильно размеченные датасеты обеспечивают точность и эффективность алгоритмов машинного обучения. Выбор подходящего типа разметки зависит от конкретной задачи и требований проекта. Ознакомление с примерами разметки в реальных датасетах поможет лучше понять их применение и значение в сфере компьютерного зрения.