视觉智能平台负向涂抹记录（NegScribbleImageUrl）是干嘛用的？

视觉智能平台的负向涂抹记录功能，即NegScribbleImageUrl，主要用于提供负样本数据以训练和优化图像识别算法模型。

在计算机视觉和机器学习领域，正样本通常指的是包含目标识别对象的图像，而负样本则是不包含这些对象的背景图。负向涂抹记录允许用户通过鼠标涂抹的方式标记出图像中不属于目标对象的区域，这些标记过的区域可以作为负样本输入到算法模型中。这样做的目的主要有以下几点：

1. 降低误检率：通过训练模型识别哪些是背景或不应被检测的目标，可以减少模型将非目标对象错误识别为目标对象的情况。
2. 提高泛化能力：负样本的训练有助于提高模型对未知数据的处理能力，使模型能够更好地适应各种复杂场景。
3. 增强模型的准确性：结合正样本和负样本的训练，可以使模型在学习过程中获得更全面的数据支持，从而提高其准确性和鲁棒性。

总的来说，视觉智能平台通过提供这样的功能，使得用户能够参与到模型训练的过程中，通过手动标注来辅助算法更好地学习和区分目标与背景，进而提升整个系统的识别精度和效率。

视觉智能平台中的负向涂抹记录功能，即NegScribbleImageUrl，用于图片编辑中智能分离和抠图。

该功能允许用户在图像编辑过程中选择不需要的对象或区域，并将其从背景中分离出来，实现对特定元素的智能抠图。具体来说：

1. 图片元素识别：平台能够根据用户涂抹的区域位置和大小，自动识别并分割出目标对象。
2. 自由选择与排除：通过鼠标操作，用户可以自由地选择或排除所需的分割对象，这提供了高度的灵活性和控制精度。
3. 适用多种场景：无论是人物、动物、食物、物品还是家居等场景，该功能都广泛适用，适用于各种抠图需求。

视觉智能平台中的负向涂抹记录，即NegScribbleImageUrl，主要用于辅助图像分割任务。

在视觉智能平台的应用场景中，如图像处理和目标识别等领域，用户可能需要对特定元素进行分割。为了实现这一功能，平台提供了交互式涂抹分割能力，允许用户通过鼠标涂抹的方式来选择目标元素。当用户进行负向涂抹时，即在图像上标记出不希望被选中的区域，这些信息可以通过NegScribbleImageUrl来记录和传递。这样，算法模型就能通过分析涂抹区域的位置和大小，自动对非涂抹的目标进行更精确的分割。

这种技术在图像编辑、目标提取等场景中非常有用，因为它可以帮助提高分割的准确性，尤其是在背景复杂或目标边缘不明显的情况下。通过用户的指导，算法能够更好地理解用户的意图，从而提供更加符合需求的结果。

总的来说，NegScribbleImageUrl是视觉智能平台中用于支持图像分割任务的一个功能，它通过记录用户的负向涂抹操作，帮助算法模型更准确地识别和处理目标元素。

正向涂抹记录是涂抹想要保留的物体，负向涂抹记录是涂抹想要删除的物体。此回答整理自钉群“阿里云视觉智能开放平台咨询1群”