Marqueurs de nœuds importants dans l'annotation des données
L'annotation de données est l'annotation ou l'étiquetage de données pour aider les algorithmes d'apprentissage automatique à identifier et à comprendre les données. En vision par ordinateur et en traitement d'image, l'annotation de points clés est une méthode d'annotation courante utilisée pour marquer des points importants ou des points caractéristiques dans les images. Cet article présentera en détail la signification, le rôle et les ensembles de données communs des annotations de points clés.
1. La signification de l'annotation des points clés
L'annotation des points clés est un moyen de marquer des points importants ou des points caractéristiques dans une image. Dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement d'images, les points clés font généralement référence à des points ayant une signification spécifique ou des caractéristiques saillantes dans une image, tels que les yeux, le nez, la bouche et d'autres parties d'un visage humain, ou les oreilles, les pattes, la queue et d'autres parties d'un animal. L'annotation de ces points clés peut aider les algorithmes d'apprentissage automatique à mieux comprendre les images et à jouer un rôle important dans le traitement, l'analyse et la reconnaissance ultérieurs des images.
2. Le rôle de l'annotation des points clés
1. Utilisé pour la détection et la reconnaissance des cibles
Le marquage des points clés peut aider l'algorithme à identifier avec précision les objets, à les positionner et à les segmenter.
2. Utilisé pour l'estimation de la posture et la reconnaissance des actions
En annotant les points clés du corps humain ou de l'animal, il peut aider l'algorithme d'apprentissage automatique à estimer avec précision sa posture et ses mouvements, réalisant ainsi la reconnaissance et l'analyse de son comportement.
3. Utilisé pour l'édition et l'amélioration de l'image
En annotant les points clés de l'image, il peut aider l'algorithme d'apprentissage automatique à mieux comprendre la structure et les caractéristiques de l'image, permettant ainsi l'édition et l'amélioration de l'image. Par exemple, la déformation du visage humain et les changements d'expression peuvent être obtenus en modifiant la position et l'angle des points clés du visage humain, ou la déformation et l'amélioration des images d'animaux peuvent être obtenues en ajustant la position et la taille des points clés des animaux.
4. Pour l'analyse d'images médicales
Dans l'analyse d'images médicales, les annotations de points clés peuvent aider les médecins à mieux localiser et identifier les zones malades, permettant ainsi le diagnostic et le traitement des maladies.
5. Utilisé dans le domaine du transport intelligent et de la sécurité
En marquant les points clés des objets cibles tels que les véhicules et les piétons, il peut aider les algorithmes d'apprentissage automatique à mieux réaliser l'identification et le suivi des véhicules et des piétons, ainsi réaliser des applications intelligentes de transport et de sécurité.
3. Ensemble de données de points clés
1. Ensemble de données de points clés COCO
L'ensemble de données de points clés COCO est un ensemble de données de détection de points clés humains à grande échelle, contenant plus de 200 000 images et plus de Annotations de points clés pour 20 000 exemples humains. Chaque instance du corps humain de l'ensemble de données est annotée avec 17 points clés, notamment la tête, le cou, les épaules, les coudes, les poignets, les hanches, les genoux et les chevilles. L'ensemble de données COCO est l'un des ensembles de données les plus couramment utilisés dans le domaine de la vision par ordinateur et est largement utilisé dans des tâches telles que la détection de points clés humains, l'estimation de la posture et la détection de cibles.
2.Ensemble de données de points clés du corps humain MPII
L'ensemble de données de points clés du corps humain MPII contient plus de 20 000 images et annotations de points clés de plus de 40 000 instances du corps humain. Chaque instance du corps humain de cet ensemble de données est annotée avec 16 points clés, notamment la tête, le cou, les épaules, les coudes, les poignets, les hanches, les genoux et les chevilles. L'ensemble de données MPII est un autre ensemble de données important dans le domaine de la vision par ordinateur et est largement utilisé dans des tâches telles que l'estimation de la pose humaine et la reconnaissance d'actions.
3. Ensemble de données de repères faciaux
L'ensemble de données de repères faciaux est un ensemble de données de détection de points clés du visage, comprenant des annotations de points clés des expressions faciales, des yeux, de la bouche et d'autres parties. Cet ensemble de données contient plusieurs sous-ensembles de données, tels que 300-W, COFW, etc. Ces ensembles de données sont largement utilisés dans des tâches telles que l’analyse des expressions faciales et la reconnaissance faciale.
4.Ensemble de données de points clés de la main
L'ensemble de données de points clés de la main est un ensemble de données de détection de points clés de la main, comprenant des annotations de points clés des doigts, des paumes, des poignets et d'autres parties. Cet ensemble de données contient plusieurs sous-ensembles de données, tels que NYU Hand Pose, HO-3D, etc. Ces ensembles de données sont largement utilisés dans des tâches telles que l'estimation de la pose des mains et la reconnaissance des gestes.
5. Ensemble de données PoseTrack
L'ensemble de données PoseTrack est un ensemble de données de suivi de pose humaine qui contient des points clés humains et des informations de pose dans des séquences vidéo. Chaque instance du corps humain de l'ensemble de données est annotée avec 17 points clés, notamment la tête, le cou, les épaules, les coudes, les poignets, les hanches, les genoux et les chevilles. L'ensemble de données PoseTrack est l'un des ensembles de données de suivi de la posture humaine les plus couramment utilisés dans le domaine de la vision par ordinateur et est largement utilisé dans le suivi de la posture humaine, l'interaction homme-machine et d'autres tâches.
6. Ensemble de données FreiHAND
L'ensemble de données FreiHAND est un ensemble de données d'estimation de pose 3D de main, qui contient des points clés de main et des informations de pose 3D. Cet ensemble de données contient plus de 10 000 instances de mains et est largement utilisé dans des tâches telles que l’estimation de la pose des mains et la reconnaissance des gestes.
7. YCB Vision Dataset
YCB Vision Dataset est un ensemble de données de poses d'objets et de modèles 3D, contenant des images et des annotations de poses d'objets et de modèles 3D. Cet ensemble de données contient plus de 200 catégories d'objets et est largement utilisé dans des tâches telles que l'estimation de la pose d'objets et la reconnaissance d'objets.
8.Ensemble de données COCO-3D
L'ensemble de données COCO-3D est un ensemble de données basé sur l'ensemble de données COCO et étendu à l'annotation de la pose et de la forme 3D des objets. Cet ensemble de données contient plus de 70 000 instances d’objets et est largement utilisé dans des tâches telles que l’estimation de la pose d’objets et la reconnaissance d’objets.
En résumé, l'annotation de points clés, en tant que méthode courante d'annotation de données, a de nombreuses applications et joue un rôle important dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement d'images. Lors de l'annotation des points clés, une série de mesures doivent être prises pour garantir la véritable fiabilité des annotations, améliorant ainsi la précision et la stabilité de l'algorithme d'apprentissage automatique.
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