A anotação da imagem é o processo de adicionar informações às imagens para torná -las mais compreensíveis pelos computadores. Essas informações geralmente estão na forma de rótulos, caixas delimitadoras, polígonos, máscaras de segmentação semântica ou outros metadados. O objetivo é treinar modelos de visão computacional para reconhecer objetos, cenas e atividades dentro das imagens.

Aqui está um detalhamento dos diferentes tipos de anotação de imagem:

* Caixas delimitadoras: Uma caixa retangular desenhada em torno de um objeto de interesse. Esta é uma forma comum e relativamente simples de anotação. Ele identifica a localização do objeto, mas não fornece informações detalhadas da forma.

* polígonos: Mais preciso do que as caixas delimitadoras, os polígonos rastream o contorno de um objeto, capturando sua forma com mais precisão. Isso é útil para objetos com formas irregulares.

* Segmentação semântica: Isso atribui um rótulo a cada pixel da imagem, classificando cada pixel como pertencente a um objeto ou classe específica. Isso fornece as informações mais detalhadas sobre o conteúdo da imagem.

* Marcos/pontos -chave: Isso envolve marcar pontos específicos em um objeto (por exemplo, os cantos de um carro, os olhos e o nariz de um rosto). Isso é frequentemente usado para estimativa de pose e reconhecimento facial.

* cubóides (caixas delimitadoras 3D): Usado para detecção de objeto 3D, especificando a localização e as dimensões do objeto no espaço tridimensional.

* Legenda/transcrição: Adicionando descrições textuais às imagens, resumindo o conteúdo ou fornecendo contexto.

* Classificação da imagem: Atribuindo uma única etiqueta a uma imagem inteira, descrevendo seu conteúdo geral.

O tipo de anotação usado depende do aplicativo específico e do nível de detalhe desejado. Por exemplo, um carro autônomo pode exigir a segmentação semântica para identificar com precisão as marcas e pedestres, enquanto uma pesquisa de imagem de produto pode precisar apenas de caixas delimitadoras. As imagens anotadas se tornam os dados de treinamento para algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​na detecção de objetos, classificação de imagens e outras tarefas de visão computacional.