Penanda nod penting dalam anotasi data

Anotasi data ialah anotasi atau pelabelan data untuk membantu algoritma pembelajaran mesin mengenal pasti dan memahami data. Dalam penglihatan komputer dan pemprosesan imej, anotasi titik kunci ialah kaedah anotasi biasa yang digunakan untuk menandakan titik penting atau titik ciri dalam imej. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci makna, peranan dan set data biasa bagi anotasi perkara utama.

1. Maksud anotasi titik penting

Anotasi titik utama ialah cara untuk menandakan titik penting atau titik ciri dalam imej. Dalam bidang penglihatan komputer dan pemprosesan imej, perkara utama biasanya merujuk kepada titik dengan makna tertentu atau ciri penting dalam imej, seperti mata, hidung, mulut dan bahagian lain muka manusia, atau telinga, cakar, ekor dan bahagian lain haiwan. Menganotasi perkara penting ini boleh membantu algoritma pembelajaran mesin memahami imej dengan lebih baik dan memainkan peranan penting dalam pemprosesan, analisis dan pengecaman imej seterusnya.

2. Peranan anotasi titik utama

1. Digunakan untuk pengesanan dan pengecaman sasaran

Menanda titik penting boleh membantu algoritma mengenal pasti objek, kedudukan dan segmennya dengan tepat.

2 Digunakan untuk anggaran postur dan pengecaman tindakan

Dengan menganotasi perkara utama badan manusia atau haiwan, ia boleh membantu algoritma pembelajaran mesin menganggarkan postur dan pergerakannya dengan tepat, dan kemudian merealisasikan pengecaman dan analisis kelakuannya.

3 Digunakan untuk penyuntingan dan penambahbaikan imej

Dengan menganotasi perkara utama dalam imej, ia boleh membantu algoritma pembelajaran mesin lebih memahami struktur dan ciri imej, dengan itu membolehkan pengeditan dan peningkatan imej. Sebagai contoh, ubah bentuk muka manusia dan perubahan ekspresi boleh dicapai dengan mengubah kedudukan dan sudut mata utama pada muka manusia, atau ubah bentuk dan peningkatan imej haiwan boleh dicapai dengan melaraskan kedudukan dan saiz mata utama haiwan.

4 Untuk analisis imej perubatan

Dalam analisis imej perubatan, anotasi perkara penting boleh membantu doktor mencari dan mengenal pasti kawasan berpenyakit dengan lebih baik, dengan itu membolehkan diagnosis dan rawatan penyakit.

5 Digunakan dalam bidang pengangkutan pintar dan keselamatan

Dengan menandakan titik utama objek sasaran seperti kenderaan dan pejalan kaki, ia boleh membantu algoritma pembelajaran mesin merealisasikan pengenalan dan pengesanan kenderaan dan pejalan kaki di sana. mencapai aplikasi pengangkutan dan keselamatan Pintar.

3. Set data titik utama

1. Set data titik kunci COCO

Set data titik kunci COCO ialah set data pengesanan titik kunci manusia berskala besar, mengandungi lebih daripada 0200 imej dan lebih daripada 000 Anotasi perkara penting untuk 20,000 contoh manusia. Setiap contoh tubuh manusia dalam set data dianotasi dengan 17 perkara utama, termasuk kepala, leher, bahu, siku, pergelangan tangan, pinggul, lutut dan buku lali. Set data COCO ialah salah satu set data yang paling biasa digunakan dalam bidang penglihatan komputer dan digunakan secara meluas dalam tugas seperti pengesanan titik kunci manusia, anggaran postur dan pengesanan sasaran.

2.MPII Human Body Keypoint Dataset

MPII Human Body Keypoint Dataset mengandungi lebih daripada 20,000 imej dan anotasi titik kunci lebih daripada 40,000 contoh tubuh manusia. Setiap contoh tubuh manusia dalam set data dianotasi dengan 16 perkara utama, termasuk kepala, leher, bahu, siku, pergelangan tangan, pinggul, lutut dan buku lali. Set data MPII ialah satu lagi set data penting dalam bidang penglihatan komputer dan digunakan secara meluas dalam tugasan seperti anggaran pose manusia dan pengecaman tindakan.

3. Set Data Mercu Tanda Muka

Set data Mercu Tanda Muka ialah set data pengesanan titik utama muka, termasuk anotasi titik penting bagi ekspresi muka, mata, mulut dan bahagian lain. Set data ini mengandungi berbilang set sub-data, seperti 300-W, COFW, dsb. Set data ini digunakan secara meluas dalam tugasan seperti analisis ekspresi muka dan pengecaman muka.

4. Set Data Titik Kunci Tangan

Set Data Titik Kunci Tangan ialah set data pengesanan titik kekunci tangan, termasuk anotasi titik kunci jari, tapak tangan, pergelangan tangan dan bahagian lain. Set data ini mengandungi berbilang sub-set data, seperti NYU Hand Pose, HO-3D, dsb. Set data ini digunakan secara meluas dalam tugasan seperti anggaran pose tangan dan pengecaman gerak isyarat.

5. PoseTrack Dataset

PoseTrack Dataset ialah set data penjejakan pose manusia yang mengandungi perkara utama manusia dan maklumat pose dalam urutan video. Setiap contoh tubuh manusia dalam set data dianotasi dengan 17 perkara utama, termasuk kepala, leher, bahu, siku, pergelangan tangan, pinggul, lutut dan buku lali. Set data PoseTrack ialah salah satu set data penjejakan postur manusia yang paling biasa digunakan dalam bidang penglihatan komputer dan digunakan secara meluas dalam penjejakan postur manusia, interaksi manusia-komputer dan tugas lain.

6. Set data FreiHAND

set data FreiHAND ialah set data anggaran pose 3D tangan, yang mengandungi mata kunci tangan dan maklumat pose 3D. Set data ini mengandungi lebih daripada 10,000 tika tangan dan digunakan secara meluas dalam tugasan seperti anggaran pose tangan dan pengecaman gerak isyarat.

7. YCB Vision Dataset

YCB Vision Dataset ialah set data pose objek dan model 3D, yang mengandungi imej dan anotasi pose objek dan model 3D. Set data ini mengandungi lebih daripada 200 kategori objek dan digunakan secara meluas dalam tugasan seperti anggaran pose objek dan pengecaman objek.

8.COCO-3D dataset

Set data COCO-3D ialah set data berdasarkan set data COCO dan dilanjutkan kepada anotasi pose dan bentuk 3D objek. Set data ini mengandungi lebih daripada 70,000 tika objek dan digunakan secara meluas dalam tugasan seperti anggaran pose objek dan pengecaman objek.

Ringkasnya, anotasi titik utama, sebagai kaedah anotasi data biasa, mempunyai aplikasi yang luas dan memainkan peranan penting dalam bidang penglihatan komputer dan pemprosesan imej. Apabila menganotasi perkara penting, satu siri langkah perlu diambil untuk memastikan kebolehpercayaan sebenar anotasi, dengan itu meningkatkan ketepatan dan kestabilan algoritma pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Penanda nod penting dalam anotasi data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!