在人工智能和机器学习领域，数据为王，没有数据就不可能有数据科学。对于AI开发人员和研究人员来说，要实现项目的宏伟目标，他们需要访问海量高质量数据。
作为机器学习的一个主要领域——图像数据需要在计算机视觉中获取大量已经标注的图像。
什么是计算机视觉？
计算机视觉是机器学习和人工智能开发的重要领域之一。简单来说，计算机视觉旨在使计算机“看到”并以视觉的方式解释所处世界。从自动驾驶汽车和无人机到医疗诊断技术和面部识别软件，计算机视觉的应用相当广泛，而且发挥着变革性作用。
由于计算机视觉是为了开发机器模仿或超越人类视觉的功能，训练这样的模型需要大量标注图像。
什么是图像标注？
图像标注是一个给图像添加标签的过程。它可以为整个图像添加一个标签，也可以分别为图像内每组像素添加多个标签。一个简单例子是向人工标注器提供动物图像，让其用正确的动物名称标记每个图像。
当然，标记的方法依赖于项目所使用的图像标注类型。这些带标注的图像有时被称为地面实况数据，之后将馈入计算机视觉算法中。通过训练，模型可以对已标注的动物图像与未经标注的图像进行区分。
这个例子很简单，当进一步细化到更复杂的计算机视觉领域，比如无人驾驶汽车，我们就需要更复杂的图像标注。
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2022年07月15日
