对象标签：用于准确、高效标注的高级技术

4.16.2024

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对象标签是计算机视觉系统开发的关键组成部分，它使机器能够理解和解释视觉数据。随着对准确、高效的物体标签的需求持续增长，该行业的研究人员和从业人员一直在探索先进技术，以应对与这项任务相关的挑战。

在这篇博客文章中，我们将介绍对象标签，讨论语义分割、实例分割以及应用主动学习来简化标签过程。

对象标签在计算机视觉中的重要性

对象标签在训练和评估中起着关键作用计算机视觉模型，特别是在对象检测、语义分割和实例分割等任务中。通过为图像或视频中的对象提供精确的注释，对象标签使机器学习算法能够学习不同对象类别的视觉特征和空间关系。但是，物体标签的过程并非没有挑战：

需要大量精确标记的数据
处理遮挡物和重叠物体的复杂性
手动注释的耗时性质

最近的一项研究发现 80% AI 项目的时间花在数据准备上，包括对象标签，这突显了高效注释技术的重要性。随着数据集的持续增长，自动化和优化标签方法对于维持计算机视觉模型的准确性和可扩展性至关重要。

对象标签方法

选择正确的对象标签方法对于实现高质量的注释至关重要。不同的方法可以满足不同的用例，平衡准确性和效率。


Method	Description
Semantic Segmentation	Assigns a class label to every pixel in an image
Instance Segmentation	Distinguishes individual instances of objects within the same class
Active Learning	Minimizes annotation effort by selecting the most informative samples for labeling

语义分割：像素级标签

语义分割是对象标签中的一项基本技术，涉及为图像中的每个像素分配一个类标签。与侧重于识别和定位带有边界框的物体检测不同，语义分割通过在像素级别上描绘对象的精确边界，可以更详细地了解场景。

像素级标签技术

一些用于像素级标签的常用技术包括：

全卷积网络 (FCN)： 将传统 CNN 中的完全连接层替换为卷积层，从而实现密集的逐像素预测。
编码器-解码器架构（例如 U-Net、DeepLab）： 对输入图像进行下采样以捕获上下文并对其进行上采样以恢复空间分辨率。
跳过连接： 保留细粒度细节并提高分割精度。

语义分割的评估指标

为了评估语义分割模型的性能，业内常用几种评估指标。一个被广泛采用的指标是联盟交叉点（IoU），也称为杰卡德指数。IoU 测量预测的分割掩码和地面真值掩码之间的重叠之处，为模型的准确性提供定量衡量标准。通常会报告均值 IoU (mIoU)，它计算所有对象类的平均 IoU。

另一个评估指标是像素精度，它仅计算正确分类的像素的百分比。但是，在类别分布不平衡的场景中，像素精度可能会产生误导，因为它没有考虑不同对象类的相对大小。

平均平均精度 (mAp) 还用于评估语义分割模型，尤其是在处理多类别分割时。mAp 计算不同 IoU 阈值下的平均精度，从而全面衡量模型的性能。

最近的来自 arXiv 的报道突出表明，在过去两年中，表现最佳的语义分割模型的交叉点超联合（IoU）平均分数提高了15％以上，尤其是在城市场景分割任务中。

这一进展突显了使用多种评估指标（例如像素精度和平均平均精度（mAp））对模型性能进行更全面评估的重要性，尤其是在复杂的现实应用中。

实例分割：区分单个对象

语义分割侧重于对象类的像素级标记，而实例分割则更进一步，区分同一类中的各个对象实例。这使得它对于诸如此类的应用特别有价值自动驾驶数据标签、机器人和医学图像分析，其中单个物体的精确识别和定位至关重要。

通过区分重叠对象（例如密集交通中的行人和车辆），实例分割在提高自动驾驶系统的准确性方面起着关键作用。

掩码 R-CNN 架构

实例分割中最具影响力的架构之一是 Mask R-CNN，它是流行的 Faster R-CNN 对象检测框架的扩展。Mask R-CNN 引入了一个额外的分支来预测每个检测到的对象的二进制分割掩码，同时引入了用于边界框回归和分类的现有分支。

Mask R-CNN 的关键组件是感兴趣区域 (RoI) 对齐层，它解决了 RoI 池化操作中的量化导致的错位问题。RoI Align 应用双线性插值来计算每个 RoI bin 中四个定期采样位置的输入要素的确切值，从而为掩码预测提供更精确的特征提取。

Mask R-CNN 在各种实例分段基准测试中取得了最先进的性能，并已成为业内许多从业者的首选架构。

用于精确对象边界的多边形 RNN++

而 Mask R-CNN 生成二进制分割掩码，在某些情况下需要更精确的物体边界。Polygon RNN++ 是一种架构，旨在预测紧密包围对象实例的多边形的顶点。

Polygon RNN++ 通过整合图形神经网络 (GNN) 来捕获多边形顶点之间的关系，从而扩展了最初的多边形 RNN 模型。GNN 允许模型推理全球背景并生成更准确、更连贯的多边形预测。

通过预测多边形而不是二进制掩码，Polygon RNN++ 可以更精确地描绘对象边界，这在精细对象表示至关重要的应用程序中特别有用。

对象标签的主动学习

注释用于机器学习的大型数据集因为对象标签可能是一个耗时和资源密集型的过程。主动学习是一种旨在通过策略性地选择信息量最大的样本进行标记来最大限度地减少注释工作的技术。通过反复查询最不确定或最具代表性的样本的注释，主动学习可以显著减少训练精确对象标签模型所需的标记数据量。

基于不确定性的抽样策略

主动学习的一种常见方法是基于不确定性的抽样，其中模型的预测不确定性用于选择信息量最大的样本进行注释。不确定性可以使用各种技术来测量，例如熵、最小置信度或边际采样。

基于熵的采样： 选择预测类别概率中熵最高的样本。
最低置信度抽样： 为最有信心的类别选择预测概率最低的样本。
利润抽样： 考虑两个最有可能的类别之间的差异，选择边距最小的样本。

将主动学习与对象标签管道相集成

将主动学习集成到对象标签管道中需要精心设计和实施。典型的工作流程包括以下步骤：

在小型标注数据集上训练初始对象标签模型。
将该模型应用于大量未标记的数据，并计算每个样本的不确定性分数。
根据所选的基于不确定性的抽样策略选择信息量最大的样本。
向人工注释者索取所选样本的注释。
将新标记的样本添加到训练数据集并重新训练模型。
重复步骤 2-5，直到达到所需的性能水平或标签预算用尽。

通过使用信息量最大的样本反复完善模型，主动学习可以有效利用人工注释工作并加速对象标签模型的融合。

计算机视觉的基本数据标记步骤

物体标签是计算机视觉的一项基本任务，开发准确、高效的标签技术对于该领域的发展至关重要。在这篇博客文章中，我们探讨了对象标签的高级技术，包括语义分割、实例分割和主动学习的应用。

中的语义分割数据标签和注释专注于像素级标签，采用全卷积网络和编码器-解码器架构等技术。通过区分单个对象实例，实例分割更进一步，Mask R-CNN 和 Polygon RNN++ 等架构处于领先地位。

主动学习是一种有力的方法，通过战略性地选择信息量最大的样本进行标注，可以减轻对象标签中的注释负担。通过将主动学习集成到对象标签管道中，从业者可以显著提高标签过程的效率和可扩展性。

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常见问题解答

物体标签的主要挑战是什么？

一些常见的挑战包括需要大型数据集、处理重叠的对象和遮挡物以及手动注释的耗时性。主动学习等高级技巧有助于简化这一过程。