在数据标注中，图像数据标注是标注中必不可少的一环，也是我们数据标注员经常遇到的标注需求。今天，我们来具体讲一下图像数据标注的应用及基本规范。

人类在学习某项新技能时需要一些学习资料，而标注后的图像数据相当于为计算机提供了学习资料，从而使得计算机能够学习到这些图像的特征信息，最终使得计算机具备处理图像数据的能力，图像数据标注为计算机视觉的研究提供了丰富的带有标签的图像数据，确保算法模型可以被有效训练。

01//详解图像数据标注规范

（1）图像数据标注中的角色：在图像数据标注中，用户的角色可以分为3类，分别是标注员、审核员和管理员。标注员负责对图像数据进行标注，审核员负责对标注好的数据进行审核，管理员负责对相关人员进行管理，并对标注任务进行发放及回收。

（2）图像数据标注流程：图像获取->图像前处理->图像预识别->图像标注->结果输出。

①图像获取：项目不同图像的获取方式也不同，一般可通过线下采集，网络采集等方式获取所需的图像。

②图像前处理：对图像进行查重处理，将重复的图像删除。

③图像预识别：可通过特定的程序，先对数据做一个预标注，标注员只需校验标注结果即可，进而大幅提高标注效率。

④图像标注：选择适合的标注工具，根据指定的规范要求进行标注。

  ⑤结果输出：标注完之后，会根据数据的需求制定特定的数据输出格式。

（3）图像数据标注工具：在进行标注任务时，首先要根据标注对象、标注要求和不同的数据集格式选择合适的标注工具，几个常用的图像数据标注工具如下图所示。

目前常见的标注文档以XML或者JSON形式存储，少数情况下为TXT格式。

02//图像数据标注主要应用场景

图像数据标注产业的蓬勃发展为人工智能行业计算机视觉方向的兴起奠定了扎实的基础，不同行业对于数据的标注要求有所差异，其主要的适用场景包括以下几个方面：

（1）自动驾驶：利用带有标签的数据集来对自动驾驶模型进行训练，使其对路面情况具备判断能力，并能做出相应的应对策略。标注内容包括路面中行人识别、车辆识别和道路识别等。

（2）智慧医疗：主要包括对解剖部位或病变部位对应的点线面以及轮廓进行标记，如CT断层成像数据，需要根据病理特点标注肺部边界轮廓。

（3）智能安防：通过对复杂条件下的人脸、道路、车辆、动作的数据采集与标注实现城市道路监控、车辆人流监测、公共安全防范等应用。

03//图像数据标注形式分类

常见的图像数据标注类型包括关键点标注、矩形框标注、图像分割、3D框标注、属性标注等，根据项目所需分别对数据集进行不同的标注方式，不同标注类型所利用的标注工具和难度也有所区别。

（1）关键点标注：一般用于人体脸部轮廓、五官定位、身体部位和动物头像等，而关键点标注最大的应用即是对人脸轮廓、手部、人体的关键点标注。通过关键点标注，可以判断图片上的人物的功能。

（2）矩形框标注：矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。矩形框标注样例如图所示。

（3）区域标注：区域标注指是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣部分的过程。区域标注包括开区域标注和闭区间标注。按照通用定义，区域标注需同时满足均匀性和连通性的条件，其中均匀性指的是该区域中的所有像素点都满足灰度、纹理、彩色灯特征的某种相似性准则；连通性是指在该区域内存在的链接任意两点的路径。与矩形框标注相比，其区域要求标注更加精确，标注边缘可以是多边形甚至是柔性的，常用于自动驾驶中的道路识别，标注示例如图所示。

（4）属性标注：属性标注俗称打标签，是用一个或多个标签标注目标物的属性。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。可以将不同的图片根据场景进行分类；也可以对目标进行性别、年龄、全身、着装等进行标注。

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