有著以下幾種不同型別的標註方式，具體使用那種標註方式還需要根據您的具體任務目標而定。
邊界框標註(bounding box annotation)
邊界框是最常見的影象標註型別。正如其字面意思一樣，標註者需要根據具體要求在目標物體周圍畫乙個方框。可以使用邊界框來訓練目標檢測模型。
多邊形標註(polygonal annotation)
多邊形掩膜(mask)主要用於標註具有不規則形狀的目標。標註者必須以高精度標註出影象中目標的邊界，從而清楚地了解目標的形狀和大小。不同於標註框標註方式，可以框選目標周圍不必要區域從而有可能在某些任務中影響模型的訓練，多邊形標註由於有著較高的標註精度其在任務中可以獲得更準確的定位結果。
landmark或關鍵點標註(landmark or key-point annotation)
landmark標註主要適用於檢測形狀變化和小物體的視覺任務，其有助於更好地理解目標物體中每個點的運動變化。關鍵點標註可以幫助實現手勢和面部識別，並且還可以用於檢測人體部位並準確估計他們的姿勢。
線標註(line annotation)
線標註是通過繪製車道線注釋以適用於訓練用於車道檢測的車輛感知模型任務。與邊界框不同，它避免了許多空白空間和額外的噪音。
長方體標註(cuboid annotation)
3d長方體標註用於計算目標物體深度的視覺任務，如車輛，建築物甚至人類，從而獲得其總體積。它主要用於建築和自動駕駛車輛系統領域。
語義分割(semantic segmentation)
在語義分割或畫素級注釋中，我們將具有相似屬性的畫素組合在一起。它適用於畫素級特定目標的檢測和定位視覺任務。與用於檢測特定目標物件(或感興趣區域)的多邊形分割不同，語義分割提供了對影象中場景每個畫素的完整理解。
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目錄二 cv入門基礎 本文內容為計算機視覺入門方法。影象的深度 儲存每個畫素所用的位數，比如常見的8位 16位和24位等。影象的壓縮格式 常見的影象壓縮格式有jpg png和tif等。影象的通道數 常見的有灰度圖 單通道 rgba 四通道，其中a指透明度 yuv和yuyv等。i幀表示關鍵幀，其包含了...
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