图像数据集标注学习笔记 |
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同学,你好! 这是我的一篇学习笔记,希望对你理解图像数据集标注环节有所帮助,此篇为本人原创经验分享,转载请注明出处,谢谢。 1.图像标注到底是什么? 人工划分出图像中相关目标所在区域的位置信息、分类信息和语义信息等。2.怎么才算一个完整的标注? 根据需求不同,对于标注的完整性的要求是不同的:比如,对于目标检测图像分类的数据集中,只需要标注图片中所含目标类别即可。3.通过VOC等知名数据集的展示,来详细解释数据标注到底怎么来的? 数据集的标注是很谨慎的,有专门的标注团队,并遵从统一的标注标准。具体介绍参见PASCAL VOC简介。. 4.数据标注的工具都有哪些? Labelme、yolo_mark、Vatic、Sloth、Annotorious、RectLabel、VoTT、VIA。具体介绍参见深度学习图像标注工具汇总。5.标注后的结果都怎样存储? 对于VOC数据集,具体标注信息是用 xml 文件组织的。其他存储格式还有txt等。6.与具体的图片数据相比,标注的都包含哪些必要数据? 文件名、图片来源及拥有者、图片大小、图片类别、检测难易程度、目标坐标值等。7.如何自制数据集用于深度学习模型? 首先获取图像数据,然后统一图片格式,制作图像标注,最后将标签封装到样本中后,将其序列化。8.怎样从手机、相机拍照开始,到标准完成? 用手机、相机拍照获取图片后,进行裁剪后统一图片格式,制作图像标注,相应标签封装到样本中后序列化,最后将数据集划分训练集和测试集。9.如何让自己的数据集成为一个小范围内的基准,用于团队内部科研? 除了建立完备的数据集分类文件外(包括训练集、测试集),还应具备相应的评价指标和评估方法。10基准的准则如何制定? 为了衡量算法的性能优略而制定的统一的评价标准,具体的基准的准则制定由于应用场景不同而存在差异。大体的制作目的是为了衡量算法任务完成的准确率、稳定性、运行速度等。11.是不是任何人随便一画,随便一圈,就可以成为具有公信力的标注信息了? 不是。需要得到世界计算机顶级会议的认可。 |
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