圖像標註工具是一種軟體應用程式，用於對圖像數據進行人工標註，以便為機器學習模型（尤其是電腦視覺模型）創建訓練數據。這些標註可以幫助模型理解圖像中的內容，例如識別物體、劃分區域、描述場景等。
圖像標註的主要目的：
- 創建監督式學習數據: 機器學習模型（如物件偵測、圖像分割、圖像分類等）通常需要大量的標註數據才能進行有效的訓練。圖像標註工具就是幫助人們高效地生成這些標註數據。
- 定義圖像中的目標: 標註過程明確地告訴模型圖像中哪些區域是感興趣的物體，以及這些物體屬於哪個類別。
圖像標註工具通常支持多種標註類型，以適應不同的電腦視覺任務：
- 邊界框 (Bounding Boxes): 用矩形框標註圖像中的物體，常用於物件偵測任務。工具通常提供繪製、調整、移動和刪除矩形框的功能.
- 多邊形標註 (Polygon Annotation): 用多邊形精確地勾勒出不規則形狀的物體輪廓，常用於圖像分割和實例分割任務。工具提供繪製頂點、調整邊線等功能.
- 語義分割 (Semantic Segmentation): 對圖像中的每個像素進行標註，將屬於同一類別的像素標記為相同的顏色或標籤。工具通常提供畫筆、橡皮擦、填充等功能.
- 關鍵點標註 (Keypoint Annotation): 在圖像中的特定位置標註關鍵點，例如人體的關節、面部特徵點等。常用於姿勢估計、人臉識別等任務。工具提供添加、移動、連接關鍵點等功能.
- 線段標註 (Line Segmentation): 標註圖像中的線條或曲線，例如交通標線、道路邊緣等。工具提供繪製和編輯線段的功能.
除了基本的標註功能外，圖像標註工具通常還提供以下特性：
- 圖像管理: 方便地導入、導出和管理大量的圖像數據。
- 團隊協作: 支持多個標註人員同時在同一個項目上工作。
- 標註格式支持: 支持多種常見的標註格式，例如 COCO JSON、Pascal VOC XML、YOLO TXT 等。
- 標籤管理: 方便地創建、編輯和管理標籤類別。
- 預標註功能 (Pre-annotation): 某些工具可能集成了一些自動化的預標註功能，例如基於預訓練模型的初步預測，以提高標註效率。
- 質量控制: 提供標註審核和驗證功能，以確保標註的準確性。
- 快捷鍵和效率工具: 提供各種快捷鍵和工具，以加快標註速度。
一些流行的圖像標註工具：
- LabelImg: 一個簡單易用的開源圖形化邊界框標註工具。
- CVAT (Computer Vision Annotation Tool): 一個功能豐富的開源網路標註平台，支持多種標註類型和團隊協作。
- VoTT (Visual Object Tagging Tool): 由 Microsoft 開發的開源物件偵測標註工具。
- MakeSense.ai: 一個基於瀏覽器的免費標註工具，支持多種標註類型。
- Roboflow: 一個提供數據集管理、標註和模型訓練的雲平台。
- SuperAnnotate: 一個功能強大的商業級標註平台，提供多種高級功能。
- Scale AI: 一個提供大規模數據標註服務的平台，也提供標註工具。
- Labelbox: 另一個流行的商業級標註平台，提供全面的標註和數據管理功能。
選擇哪種圖像標註工具取決於具體的項目需求、預算、團隊規模以及所需的標註類型和功能。
