Wichtige Knotenmarkierungen in der Datenanmerkung
Datenannotation ist die Annotation oder Kennzeichnung von Daten, um Algorithmen für maschinelles Lernen dabei zu helfen, die Daten zu identifizieren und zu verstehen. In der Bildverarbeitung und Bildverarbeitung ist die Keypoint-Annotation eine gängige Annotationsmethode, mit der wichtige Punkte oder Merkmalspunkte in Bildern markiert werden. In diesem Artikel werden die Bedeutung, Rolle und gemeinsamen Datensätze von Schlüsselpunktanmerkungen ausführlich vorgestellt.
1. Die Bedeutung von Schlüsselpunktanmerkungen
Schlüsselpunktanmerkungen sind eine Möglichkeit, wichtige Punkte oder Merkmalspunkte in einem Bild zu markieren. In den Bereichen Computer Vision und Bildverarbeitung beziehen sich Schlüsselpunkte normalerweise auf Punkte mit spezifischer Bedeutung oder hervorstechenden Merkmalen in einem Bild, wie z. B. Augen, Nase, Mund und andere Teile eines menschlichen Gesichts oder Ohren, Pfoten, Schwanz usw andere Teile eines Tieres. Das Kommentieren dieser Schlüsselpunkte kann Algorithmen für maschinelles Lernen dabei helfen, Bilder besser zu verstehen und eine wichtige Rolle bei der anschließenden Bildverarbeitung, -analyse und -erkennung zu spielen.
2. Die Rolle der Schlüsselpunktanmerkung
1. Wird zur Zielerkennung und -erkennung verwendet
Das Markieren von Schlüsselpunkten kann dem Algorithmus dabei helfen, Objekte genau zu identifizieren, zu positionieren und zu segmentieren.
2. Wird zur Haltungsschätzung und Handlungserkennung verwendet
Durch die Kommentierung der Schlüsselpunkte des menschlichen Körpers oder Tieres kann es dem maschinellen Lernalgorithmus helfen, seine Haltung und Bewegung genau einzuschätzen und so die Erkennung und Analyse zu realisieren sein Verhalten.
3. Wird zur Bildbearbeitung und -verbesserung verwendet
Durch das Kommentieren wichtiger Punkte im Bild kann es dem maschinellen Lernalgorithmus helfen, die Struktur und Eigenschaften des Bildes besser zu verstehen und so die Bildbearbeitung und -verbesserung zu ermöglichen. Beispielsweise können Verformungen und Ausdrucksänderungen des menschlichen Gesichts durch Ändern der Position und des Winkels von Schlüsselpunkten auf dem menschlichen Gesicht erreicht werden, oder eine Verformung und Verbesserung von Tierbildern kann durch Anpassen der Position und Größe der Schlüsselpunkte von Tieren erreicht werden.
4. Für die medizinische Bildanalyse
Bei der medizinischen Bildanalyse können wichtige Punktanmerkungen Ärzten helfen, erkrankte Bereiche besser zu lokalisieren und zu identifizieren, wodurch eine Krankheitsdiagnose und -behandlung ermöglicht wird.
5. Wird im Bereich des intelligenten Transports und der Sicherheit eingesetzt
Durch die Markierung von Schlüsselpunkten von Zielobjekten wie Fahrzeugen und Fußgängern kann es Algorithmen für maschinelles Lernen dabei helfen, die Identifizierung und Verfolgung von Fahrzeugen und Fußgängern besser zu realisieren Erzielung intelligenter Transport- und Sicherheitsanwendungen. 3. Schlüsselpunktdatensatz
1. COCO-Schlüsselpunktdatensatz Wichtige Anmerkungen zu 20.000 menschlichen Beispielen. Jede menschliche Körperinstanz im Datensatz ist mit 17 Schlüsselpunkten versehen, darunter Kopf, Hals, Schultern, Ellbogen, Handgelenke, Hüften, Knie und Knöchel. Der COCO-Datensatz ist einer der am häufigsten verwendeten Datensätze im Bereich Computer Vision und wird häufig für Aufgaben wie die Erkennung menschlicher Schlüsselpunkte, die Haltungsschätzung und die Zielerkennung verwendet.
2.MPII-Schlüsselpunktdatensatz für den menschlichen Körper
Der MPII-Schlüsselpunktdatensatz für den menschlichen Körper enthält mehr als 20.000 Bilder und Schlüsselpunktanmerkungen von mehr als 40.000 Instanzen des menschlichen Körpers. Jede menschliche Körperinstanz im Datensatz ist mit 16 Schlüsselpunkten versehen, darunter Kopf, Hals, Schultern, Ellbogen, Handgelenke, Hüften, Knie und Knöchel. Der MPII-Datensatz ist ein weiterer wichtiger Datensatz im Bereich Computer Vision und wird häufig für Aufgaben wie die Schätzung der menschlichen Pose und die Aktionserkennung verwendet.
3. Gesichts-Sehenswürdigkeiten-Datensatz
Der Gesichts-Sehenswürdigkeiten-Datensatz ist ein Datensatz zur Erkennung von Gesichts-Schlüsselpunkten, einschließlich wichtiger Punktanmerkungen von Gesichtsausdrücken, Augen, Mund und anderen Teilen. Dieser Datensatz enthält mehrere Unterdatensätze, z. B. 300 W, COFW usw. Diese Datensätze werden häufig für Aufgaben wie Gesichtsausdrucksanalyse und Gesichtserkennung verwendet.
4. Hand-Keypoint-Datensatz
Der Hand-Keypoint-Datensatz ist ein Hand-Keypoint-Erkennungsdatensatz, einschließlich Keypoint-Anmerkungen von Fingern, Handflächen, Handgelenken und anderen Teilen. Dieser Datensatz enthält mehrere Unterdatensätze, z. B. NYU Hand Pose, HO-3D usw. Diese Datensätze werden häufig für Aufgaben wie die Schätzung der Handhaltung und die Gestenerkennung verwendet.
5. PoseTrack-Datensatz
PoseTrack-Datensatz ist ein Datensatz zur Verfolgung menschlicher Posen, der menschliche Schlüsselpunkte und Poseninformationen in Videosequenzen enthält. Jede menschliche Körperinstanz im Datensatz ist mit 17 Schlüsselpunkten versehen, darunter Kopf, Hals, Schultern, Ellbogen, Handgelenke, Hüften, Knie und Knöchel. Der PoseTrack-Datensatz ist einer der am häufigsten verwendeten Datensätze zur Verfolgung der menschlichen Körperhaltung im Bereich Computer Vision und wird häufig bei der Verfolgung der menschlichen Körperhaltung, der Mensch-Computer-Interaktion und anderen Aufgaben verwendet.
6. FreiHAND-Datensatz
Der FreiHAND-Datensatz ist ein Hand-3D-Pose-Schätzdatensatz, der Hand-Schlüsselpunkte und 3D-Pose-Informationen enthält. Dieser Datensatz enthält mehr als 10.000 Handinstanzen und wird häufig für Aufgaben wie die Schätzung der Handhaltung und die Gestenerkennung verwendet.
7. YCB Vision Dataset
YCB Vision Dataset ist ein Datensatz von Objektposen und 3D-Modellen, der Bilder und Anmerkungen von Objektposen und 3D-Modellen enthält. Dieser Datensatz enthält mehr als 200 Objektkategorien und wird häufig für Aufgaben wie die Schätzung der Objektposition und die Objekterkennung verwendet.
8.COCO-3D-Datensatz
COCO-3D-Datensatz ist ein Datensatz, der auf dem COCO-Datensatz basiert und um die Anmerkung der 3D-Pose und -Form von Objekten erweitert wird. Dieser Datensatz enthält mehr als 70.000 Objektinstanzen und wird häufig für Aufgaben wie die Schätzung der Objektposition und die Objekterkennung verwendet.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Schlüsselpunktanmerkung als gängige Methode zur Datenanmerkung vielfältige Anwendungsmöglichkeiten hat und eine wichtige Rolle in den Bereichen Computer Vision und Bildverarbeitung spielt. Beim Kommentieren wichtiger Punkte müssen eine Reihe von Maßnahmen ergriffen werden, um die tatsächliche Zuverlässigkeit der Anmerkungen sicherzustellen und dadurch die Genauigkeit und Stabilität des maschinellen Lernalgorithmus zu verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWichtige Knotenmarkierungen in der Datenanmerkung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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