图像标注完全指南：从Bounding Box到语义分割

什么是图像标注

图像标注是计算机视觉领域的基础工作，通过为图像中的目标添加标签，让AI模型能够看懂图片内容。

主流标注方法

1. 边界框标注（Bounding Box）

用矩形框标注出图像中目标的位置，是最基础也是应用最广泛的标注方式。广泛应用于自动驾驶、安防监控、电商商品识别等场景。

2. 语义分割（Semantic Segmentation）

对图像中每一个像素进行分类，实现像素级的精准标注。自动驾驶中用于道路、行人、车辆的精确区分。

3. 实例分割（Instance Segmentation）

在语义分割基础上，区分同一类别的不同个体。

4. 关键点标注（Keypoint Annotation）

标注目标的关键特征点，广泛应用于姿态识别、人脸分析。

常用工具

LabelImg：开源轻量，适合矩形框标注
LabelMe：支持多边形标注和分割
CVAT：功能强大的在线标注平台

质量控制要点

确保标注框紧贴目标边缘、类别标签准确统一、避免漏标和错标是保证数据集质量的关键。