十種常見的圖像數據標注方法有：

1、語義分割

語義分割是指根據物體的屬性，對復雜不規則圖片進行進行區域劃分，并標注對應上屬性，以幫助訓練圖像識別模型，常應用于自動駕駛、人機交互、虛擬現實等領域。

2、矩形框標注

矩形框標注又叫拉框標注，是目前應用最廣泛的一種圖像標注方法，能夠以一種相對簡單、便捷的方式在圖像或視頻數據中，迅速框定指定目標對象。、

3、多邊形標注

多邊形標注是指在靜態圖片中，使用多邊形框，標注出不規則的目標物體，相對于矩形框標注，多邊形標注能夠更精準地框定目標，同時對于不規則物體，也更具針對性。

4、關鍵點標注

關鍵點標注是指通過人工的方式，在規定位置標注上關鍵點，例如人臉特征點、人體骨骼連接點等，常用來訓練面部識別模型以及統計模型。

5、點云標注

點云是三維數據的一種重要表達方式，通過激光雷達等傳感器，能夠采集到各類障礙物以及其位置坐標，而標注員則需要將這些密集的點云分類，并標注上不同屬性，常應用于自動駕駛領域。

6、3D立方體標注

與點云標注不同，3D立方體標注還是基于二維平面圖像的標注，標注員通過對立體物體的邊緣框定，進而獲得滅點，測量出物體之間的相對距離。

7、2D/3D融合標注

2D/3D融合標注是指同時對2D和3D傳感器所采集到的圖像數據進行標注，并建立關聯。該方法能夠標注出物體在平面和立體中的位置和大小，幫助自動駕駛模型增強視覺和雷達感知。

8、目標追蹤

目標追蹤是指在動態的圖像中，進行抽幀標注，在每一幀圖片中將目標物體標注出來，進而描述它們的運動軌跡，這類標注常應用于訓練自動駕駛模型以及視頻識別模型。

9、OCR轉寫

OCR轉寫是對圖像中的文字內容進行標記與轉寫，幫助訓練和完善圖片與文本識別模型。目前，景聯文支持簡體中文、繁體中文、英語、日語、韓語、法語、德語、西班牙語、阿拉伯語等十余種語言印刷或手寫圖片的轉寫。

10、屬性判別

屬性判別是指通過人工或機器配合的方式，識別出圖像中的目標物體，并將其標注上對應屬性。

景聯文科技是AI基礎行業的頭部數據供應商，可協助人工智能企業解決整個人工智能鏈條中數據標注環節的相對應問題。網頁鏈接