1.分类标注
分类标注,就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签,是封闭集合。如下图,一张图就可以有很多分类/标签:成人、女、黄种人、长发等。对于文字,可以标注主语、谓语、宾语,名词动词等。
适用:文本、图像、语音、视频
应用:脸龄识别,情绪识别,性别识别
2.标框标注
机器视觉中的标框标注,很容易理解,就是框选要检测的对象。如人脸识别,首先要先把人脸的位置确定下来。行人识别,如下图。
适用:图像
应用:人脸识别,物品识别
3.区域标注
相比于标框标注,区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。
适用:图像
应用:自动驾驶
4.描点标注
一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。例如人脸识别、骨骼识别等。
适用:图像
应用:人脸识别、骨骼识别
5.其他标注
标注的类型除了上面几种常见,还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要,就需要标注文章的主要观点,这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。(或则你把它归为分类也是可以的,只是标注主要观点就没有这么客观的标准,如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。)
参考资料:https://www.zhihu.com/question/30654399/answer/264828926
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