图像标注方法具体有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪、属性判别等。
1、语义分割
语义分割是指根据物体的属性，对复杂不规则图片进行进行区域划分，并标注对应上属性，以帮助训练图像识别模型，常应用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。
2、矩形框标注
矩形框标注又叫拉框标注，是目前应用最广泛的一种图像标注方法，能够以一种相对简单、便捷的方式在图像或视频数据中，迅速框定指定目标对象。
3、多边形标注
多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目标物体，相对于矩形框标注，多边形标注能够更精准地框定目标，同时对于不规则物体，也更具针对性。
4、关键点标注
关键点标注是指通过人工的方式，在规定位置标注上关键点，例如人脸特征点、人体骨骼连接点等，常用来训练面部识别模型以及统计模型。
5、点云标注
点云是三维数据的一种重要表达方式，通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云分类，并标注上不同属性，常应用于自动驾驶领域。
6、3D立方体标注
与点云标注不同，3D立方体标注还是基于二维平面图像的标注，标注员通过对立体物体的边缘框定，进而获得灭点，测量出物体之间的相对距离。
7、2D/3D融合标注
2D/3D融合标注是指同时对2D和3D传感器所采集到的图像数据进行标注，并建立关联。该方法能够标注出物体在平面和立体中的位置和大小，帮助自动驾驶模型增强视觉和雷达感知。
8、目标追踪
目标追踪是指在动态的图像中，进行抽帧标注，在每一帧图片中将目标物体标注出来，进而描述它们的运动轨迹，这类标注常应用于训练自动驾驶模型以及视频识别模型。
9、OCR转写
OCR转写是对图像中的文字内容进行标记与转写，帮助训练和完善图片与文本识别模型。目前，景联文支持简体中文、繁体中文、英语、日语、韩语、法语、德语、西班牙语、阿拉伯语等十余种语言印刷或手写图片的转写。
10、属性判别
属性判别是指通过人工或机器配合的方式，识别出图像中的目标物体，并将其标注上对应属性。
景联文科技是长三角地区规模最大的AI基础数据服务商之一，自研数据标注平台，涵盖大部分主流标注工具，操作简单、便捷高效。图像标注工作台搭载丰富的智能化辅助标注功能以提升标注效率。平台支持自动识别当前图片的物体类型，对识别结果自动添加品类标签，进行特征归类或分类整理；支持通过智能AI语义分割模型配合人工手动补点，可快速完成像素级图像类别的物体区域分类标注；支持对图片物体内容进行自动打点标注。此外，景联文数据平台还具备自动目标检测能力，可快速实现视频抽帧后图像中相同目标的跟踪和定位。
图像标注用于标记您需要系统识别的特征。使用标记数据训练ML模型称为监督学习。标注任务通常涉及手动工作，有时需要计算机辅助。机器学习工程师预先确定标签，称为“类”，并向计算机视觉模型提供特定于图像的信息。模型经过训练和部署后，将预测和识别尚未标注的新图像中的那些预定特征。
图像标注在计算机视觉中发挥着重要作用，该技术使计算机能够从数字图像或视频中获得高级别的理解，并像人类一样查看和解释视觉信息。计算机视觉技术提供了几个惊人的人工智能应用，如自动驾驶汽车、肿瘤检测和无人机。然而，如果没有图像标注，大多数计算机视觉的显着应用都是可能的。图像标注是创建大多数计算机视觉模型的主要步骤。数据集必须成为机器学习和计算机视觉深度学习的有用组件。