图像标注是深度学习计算机视觉项目中的关键步骤，以下是学习指南与实践建议：
1. 标注基础概念 📊
- 目标：为图像数据添加边界框（Bounding Box）或分割掩膜（Segmentation Mask）
- 常见格式：YOLO格式（txt文件）、PASCAL VOC（XML）、COCO（JSON）
- 标注类型：
- 分类标注：为整张图像打标签（如“猫”“狗”）
- 检测标注：定位物体位置（如用
LabelImg工具绘制矩形框） - 分割标注：精确标记物体轮廓（如使用
CVAT的实例分割功能）
2. 推荐标注工具 🛠️
| 工具名称 | 特点 | 图片示例 |
|---|---|---|
| LabelImg | 轻量级标注器，支持YOLO格式 | |
| CVAT | 在线平台，支持多人协作与高级分割 | |
| VIA (VGG Image Annotator) | 基于浏览器的开源工具，适合快速标注 |
3. 实践步骤 📝
- 数据准备：收集图像数据集（如
CIFAR-10或自定义数据） - 标注工具安装：以
LabelImg为例，可通过pip install labelimg快速部署 - 标注操作：
- 打开工具后加载图像
- 使用鼠标绘制边界框并保存标签文件
- 导出为YOLO格式（
txt）或PASCAL VOC格式（xml）
- 数据验证：使用
imgaug库对标注结果进行可视化检查 - 模型训练：将标注数据与模型框架（如
TensorFlow或PyTorch）结合