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计算机视觉

语义分割

2D+3D边界框

关键点标注/点云标注

多边形标注

目标跟踪

属性判别

OCR转写

语义分割是指根据物体的属性，对复杂不规则图片进行进行区域划分，并标注对应的属性，以帮助训练图像识别模型，常应用于自动驾驶汽车、人机交互、虚拟现实等领域。 2D/3D边界框能够标注物体在平面或立体中的位置和大小，帮助自动驾驶模型增强视觉和雷达的感知。关键点标注是指通过人工的方式，在规定位置标注上关键点，例如人脸骨骼点、场景目标物体等，常用来训练面部识别模型以及统计模型。多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目标物体，相对于矩形框标注，多边形标注能够更精准地识别目标。目标跟踪是指在动态的图像中，进行抽帧标注，在每一帧图片中将目标物体标注出来，进而描述它们的运动轨迹，这类标注常应用于训练自动驾驶模型以及视频识别模型。属性判别是指通过人工或机器配合的方式，识别出图像中的目标物体，并将其标注上对应属性。 OCR转写是对图像中的文字内容进行标记与转写，帮助训练和完善图片与文本识别模型。目前，景联文支持简体中文、繁体中文、英语、日语、韩语、法语、德语、西班牙语、阿拉伯语等十余种语言图片的转写。