您可以通过向图像添加标签来注释数据以进行 计算机视觉图像标 图像分类。数据库中唯一标签的数量与模型可以分类的类别数量相匹配。
以下是三种主要的分类类型：
二元分类： 仅包含两个标签
多类分类： 包括多个标签
多标签分类： 每个图像可以有多个标签
图像分割
图像分割涉及使用计 计算机视觉图像标 算机 瑞典电子邮件列表 视觉模型将图像中的对象与其背景和其他对象分离。
它通常需要创建与图像大小相同的像素图，使用数字 表示对象存在，使用数字 表示不存在注释。
对同一图像中的多个对象进行分割涉及按通道连接每个对象的像素图，并将这些图用作模型的基本事实。
物体检测
物体检测涉及使用计算机视 觉来识别物体及其具体位置。与图像分类不同，界框注释每个物体。
边界框由图像中包含对象的最小矩形部分组成。边界框注释通常带有标签，为每个边界框在图像中提供一个标签。
边界框的坐标和相关标签通常以字典 就像沃尔玛是零售商品牌 格式存储在单独的 文件中。通常，图像编号或图像 是字典的键。
姿态估计
姿势估计涉及使用计算机视觉模型来估计图像中人物的姿势。它的作用是检测人体中的关键点并将它们关联起来以估计姿势，这意味着关键点可作为姿势估计的相应基本事实。
姿态估计需要对简单的坐标数据进行 取 WhatsApp 数据库印度 数 标签标注，每个坐标表示某个关键点的位置，通过图片中的标签来识别。
计算机视觉项目的有效图像标记
以下最佳实践可以帮助您为计算机视觉模型执行更有效的图像选择和标记：
在初始图像选择中包括机器学习和领域专家。