Ecco una rottura dei diversi tipi di annotazione dell'immagine:
* Castolle di delimitazione: Una scatola rettangolare disegnata attorno a un oggetto di interesse. Questa è una forma di annotazione comune e relativamente semplice. Identifica la posizione dell'oggetto ma non fornisce informazioni di forma dettagliata.
* Poligoni: Più precisi delle scatole di delimitazione, i poligoni tracciano il contorno di un oggetto, catturando la sua forma in modo più accurato. Questo è utile per oggetti con forme irregolari.
* Segmentazione semantica: Questo assegna un'etichetta a ogni pixel nell'immagine, classificando ogni pixel come appartenente a un oggetto o classe specifico. Ciò fornisce le informazioni più dettagliate sul contenuto dell'immagine.
* punti di riferimento/tasti: Ciò comporta la marcatura di punti specifici su un oggetto (ad esempio, gli angoli di un'auto, gli occhi e il naso di una faccia). Questo è spesso usato per la stima della posa e il riconoscimento facciale.
* cuboidi (scatole di delimitazione 3D): Utilizzato per il rilevamento di oggetti 3D, specificando la posizione e le dimensioni dell'oggetto nello spazio tridimensionale.
* sottotitoli/trascrizione: Aggiunta di descrizioni testuali alle immagini, sintetizzando il contenuto o fornendo contesto.
* Classificazione delle immagini: Assegnare una singola etichetta a un'intera immagine, descrivendo il suo contenuto generale.
Il tipo di annotazione utilizzata dipende dall'applicazione specifica e dal livello di dettaglio desiderato. Ad esempio, un'auto a guida autonoma potrebbe richiedere una segmentazione semantica per identificare accuratamente segni stradali e pedoni, mentre una ricerca sull'immagine del prodotto potrebbe richiedere solo scatole di delimitazione. Le immagini annotate diventano quindi i dati di addestramento per gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati nel rilevamento degli oggetti, nella classificazione delle immagini e in altre attività di visione artificiale.
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