图像标注属于数据标注的一种类型。也许数据标注是人工智能领域不为人知的工作，但也是取得人工智能项目的成功不可或缺的一个环节。数据标注平凡而不平庸，标注的数据质量将直接影响模型的质量。选择恰当高效的标注工具也决定着数据的产出质量。 图像标注作为计算机视觉项目中不可或缺的一项工作，选择正确的标注工具、理解项目的核心目标和配置合适的标注人员将加速项目的落地。本文我们将介绍：
- 图像标注是什么
- 图像标注的常用工具有哪些
- 如何选择正确的图像标注工具
- 图像标注员的日常
图像标注是做什么的
图像标注是与人类交互的许多人工智能产品的基础，并且是计算机视觉领域重要的过程之一。在图像标注过程中，数据标注员使用标签或元数据来标记AI模型学习识别的数据特征。然后，这些图像标注的数据被用于训练机器模型，使计算机在见到无标记的新数据时识别出这些特征。
图像标注的常用工具有哪些
图像标注工具是用于简化图像标注的过程。根据公司的能力大小和资源配置，有的企业会有自己研发的工具或者平台；有的企业会选择使用市面上一些成熟的标注工具。
Github开源图像标注工具
- LabelImg是一个免费的、开源的图片标签工具。使用Python编写，并使用QT作为其图形界面。
- roLabelImg是一个图形图像标注工具，可以标注ROTATED矩形区域，它是由’labelImg’重写而来。
- CVAT是一个免费的，在线的，交互式的视频和图像标注工具，用于计算机视觉。
- VoTT是微软开发的一款免费开源的图像标注和标签电子应用。该软件采用TypeScript编程语言编写，用于从图像和视频数据中建立端到端对象检测模型，用于计算机视觉算法。
如何选择正确的图像标注工具
企业投产人工智能需要大量的资金，考虑到人力成本更是雪上加霜。虽然我们可以选用开源数据集或者是已经制作好的成品数据集训练模型，但当数据满足不了当前的需求时，我们就不得不寻求新的数据。选择智能标注工具替代冗长的人力标注将大大提高标注效率进而节省成本。在数据标注领域，计算机视觉项目的语义分割、全景语义分割算是高成本的标注项目，选择合适的工具显得尤为重要。以下几点都将帮助你选择正确的标注工具：
- 数据集管理：数据标注的目的是给数据打上标签。确保选择的图像标注工具能够处理你打算标注的数据量和类型。工具需要支持搜索、复制、过滤和合并等数据集功能简化工作流程。此外，考虑储存数据的地方。是否支持足够大的空间储存？
- 自动化标注工具：人力成本的昂贵自然会想到如何用机器进行辅助加速标注效率。AI辅助智能标注工具可以灵活进行配置，达到预标注、快速标注和智能验证的三个功能辅助。但是，往往太过于依赖机器会产生意料之外的偏差，学会使用“人机协同”的方式才是正确的标注方法。
- 质检：训练数据的质量决定模型的质量。在标注过程和工具使用中要确保平台有质检流程，做到“即标即查”的工作流状态以确保数据的质量。
- 数据安全和管理：对于人工智能项目的部署而言，数据管理的合规性和数据的准确、高效同样重要。数据管理团队必须既要具备安全和隐私问题方面的知识，也要充分了解当地的法律法规。确保使用的数据标注工具提供安全文件访问、设置权限等确保数据安全的功能。
