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如何從一張圖片中獲取更多的信息？很多時候只靠文字沒法滿足需求。這個時候，圖像標記或許能幫幫忙。
圖像標記或註釋工具就是對圖像進行標記，用於邊界框對象檢測和分割。這是人們突出圖像的過程，它們必須對機器可讀。
藉助工具，圖像中的對象可以為特定目的被標記，這一過程也使人們能夠輕而易舉地理解圖像中的內容；標籤工具幫助人們標記圖像中的項目。有幾種圖像標記工具用於對象檢測，它們使用各種技術來檢測對象，包括語義、邊界框、關鍵點、長方體等。
本文就來揭秘圖像標註是如何將對象一眼“看穿”的。
使用圖像標記/註釋工具進行對象檢測的目的
顧名思義，圖像標記工具用於檢測圖像中的對象。該工具的主要目的是允許用戶高亮顯示或捕捉圖片中的特定對象。為使圖像可被機器讀取，圖像被突出顯示。
圖像標註專門用於人工智能和機器學習，因為該工具允許用戶使用高亮顯示的圖像作為訓練數據集。利用深度學習算法，可對數據集進行進一步處理。因此藉助圖像標註工具，你可以開發一個功能性的人工智能模型。
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用於圖像標註的人工智能和機器學習
以AI為中心的模型是用機器學習建立的。這些模型經過了有效訓練，不需要人類干預，能夠獨立運作。一些圖像註釋工具用於提供大量的訓練數據，計算機視覺需要這些數據。使用該工具，用戶可以識別圖像中的對象。即使在現實生活中，機器也更容易識別同一組圖像。
事實上，構建能在實際生活中完美運行的人工智能工具並不容易。專家必須首先收集大量高質量的正確數據。大量被註釋的圖像有助於AI工具識別，並最終形成便於理解的模式，比如基於人工智能的工具可以理解人類的外觀。
這些工具能夠在沒有任何人工干預的情況下在行人周圍畫出方框。人們有理由認為AI正變得越來越聰明。
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用於對象檢測的頂級圖像標記工具
LabelMe
LabelMe是最常用的圖像標註工具之一。它由JavaScript編寫，是一個非常出色的註釋工具，該工具專門用於在線圖像標註。使用LabelMe的好處之一是它更高級，它支持最新的功能，用戶能夠從任何位置訪問該工具，也可以在不安裝大型數據庫的情況下標記對象。
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LabelMe幫助用戶建立專門用於計算機視覺研究的圖像數據庫，它不僅支持基於系統平臺使用，還支持應用程序平臺內應用。包含有2個圖庫、標籤和探測器，展示了工具的功能。其畫廊有多種用途，如存儲圖像、貼標籤、存儲等。
BeaverDam
BeaverDam 是最流行的視頻註釋工具之一，該工具用於計算機視覺訓練標記，全球工程師都在用它，其作為本地PythonDjango服務器運行。
此外，它還可以輕鬆與mturk集成，雖然你可能得額外學習mturk這麼用，特別是涉及到下載註釋時。該工具將使人們給視頻貼標籤變得輕而易舉，然而前提是你必須學會高效使用它。
Imglab
Imglab基於網絡，用於為對象標記圖像，主要用來訓練數據鏈路。此外，有時還為了機器學習的目的被用來訓練目標探測器。
該公司還開發了輔助工具，因此，imglab的最新版本大受歡迎。它獨立於平臺，因而可直接從瀏覽器中運行該工具。此外，它不需要任何先決條件，也無需任何高內存空間或CPU。
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Semantic Segmentation Editor（語義分割編輯器）
這是最著名的網絡標籤工具之一。語義分割編輯器額外支持位圖的註釋，還支持點雲標記。大多數情況下，人們使用這個工具來創建人工智能訓練數據集，用於2D和3D。
語義分割編輯器是自主駕駛研究的絕佳選擇。此外，它支持.jpg以及.png圖像，是一個易於使用的應用程序。
圖像標註和深度學習
為深度學習進行的圖像檢測尤其需要圖像註釋。圖像標註和深度學習還能提高精確度和清晰度。大多數情況下，用於圖像標註的是語義分割和三維立方體標註。這一方面未來可期。
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用於物體檢測圖像標記工具種類很多，比起選擇最佳工具更重要的是，你得學會如何高效使用它，才能發揮出工具的最大效用。
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