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如何从一张图片中获取更多的信息？很多时候只靠文字没法满足需求。这个时候，图像标记或许能帮帮忙。
图像标记或注释工具就是对图像进行标记，用于边界框对象检测和分割。这是人们突出图像的过程，它们必须对机器可读。借助工具，图像中的对象可以为特定目的被标记，这一过程也使人们能够轻而易举地理解图像中的内容；标签工具帮助人们标记图像中的项目。有几种图像标记工具用于对象检测，它们使用各种技术来检测对象，包括语义、边界框、关键点、长方体等。
本文就来揭秘图像标注是如何将对象一眼“看穿”的。
使用图像标记/注释工具进行对象检测的目的
顾名思义，图像标记工具用于检测图像中的对象。该工具的主要目的是允许用户高亮显示或捕捉图片中的特定对象。为使图像可被机器读取，图像被突出显示。
图像标注专门用于人工智能和机器学习，因为该工具允许用户使用高亮显示的图像作为训练数据集。利用深度学习算法，可对数据集进行进一步处理。因此借助图像标注工具，你可以开发一个功能性的人工智能模型。
用于图像标注的人工智能和机器学习
以 AI 为中心的模型是用机器学习建立的。这些模型经过了有效训练，不需要人类干预，能够独立运作。一些图像注释工具用于提供大量的训练数据，计算机视觉需要这些数据。使用该工具，用户可以识别图像中的对象。即使在现实生活中，机器也更容易识别同一组图像。
事实上，构建能在实际生活中完美运行的人工智能工具并不容易。专家必须首先收集大量高质量的正确数据。大量被注释的图像有助于 AI 工具识别，并最终形成便于理解的模式，比如基于人工智能的工具可以理解人类的外观。
这些工具能够在没有任何人工干预的情况下在行人周围画出方框。人们有理由认为 AI 正变得越来越聪明。
用于对象检测的顶级图像标记工具
LabelMe
LabelMe 是最常用的图像标注工具之一。它由 JavaScript 编写，是一个非常出色的注释工具，该工具专门用于在线图像标注。使用 LabelMe 的好处之一是它更高级，它支持最新的功能，用户能够从任何位置访问该工具，也可以在不安装大型数据库的情况下标记对象。
LabelMe 帮助用户建立专门用于计算机视觉研究的图像数据库，它不仅支持基于系统平台使用，还支持应用程序平台内应用。包含有 2 个图库、标签和探测器，展示了工具的功能。其画廊有多种用途，如存储图像、贴标签、存储等。
BeaverDam
BeaverDam 是最流行的视频注释工具之一，该工具用于计算机视觉训练标记，全球工程师都在用它，其作为本地 PythonDjango 服务器运行。此外，它还可以轻松与 mturk 集成，虽然你可能得额外学习 mturk 这么用，特别是涉及到下载注释时。该工具将使人们给视频贴标签变得轻而易举，然而前提是你必须学会高效使用它。
Imglab
Imglab 基于网络，用于为对象标记图像，主要用来训练数据链路。此外，有时还为了机器学习的目的被用来训练目标探测器。它独立于平台，因而可直接从浏览器中运行该工具。此外，它不需要任何先决条件，也无需任何高内存空间或 CPU。
Semantic Segmentation Editor（语义分割编辑器）
这是最著名的网络标签工具之一。语义分割编辑器额外支持位图的注释，还支持点云标记。大多数情况下，人们使用这个工具来创建人工智能训练数据集，用于 2D和 3D。语义分割编辑器是自主驾驶研究的绝佳选择。此外，它支持 .jpg 以及 .png 图像，是一个易于使用的应用程序。
图像标注和深度学习
为深度学习进行的图像检测尤其需要图像注释。图像标注和深度学习还能提高精确度和清晰度。大多数情况下，用于图像标注的是语义分割和三维立方体标注。这一方面未来可期。
用于物体检测图像标记工具种类很多，比起选择最佳工具更重要的是，你得学会如何高效使用它，才能发挥出工具的最大效用。
