圖像標註方法具體有語義分割、矩形框標註、多邊形標註、關鍵點標註、點雲標註、3D立方體標註、2D/3D融合標註、目標追蹤、屬性判別等。
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，並標註對應上屬性，以幫助訓練圖像識別模型，常應用於自動駕駛、人機交互、虛擬現實等領域。
2、矩形框標註
矩形框標註又叫拉框標註，是目前應用最廣泛的壹種圖像標註方法，能夠以壹種相對簡單、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、多邊形標註
多邊形標註是指在靜態圖片中，使用多邊形框，標註出不規則的目標物體，相對於矩形框標註，多邊形標註能夠更精準地框定目標，同時對於不規則物體，也更具針對性。
4、關鍵點標註
關鍵點標註是指通過人工的方式，在規定位置標註上關鍵點，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、點雲標註
點雲是三維數據的壹種重要表達方式，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，而標註員則需要將這些密集的點雲分類，並標註上不同屬性，常應用於自動駕駛領域。
6、3D立方體標註
與點雲標註不同，3D立方體標註還是基於二維平面圖像的標註，標註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融合標註
2D/3D融合標註是指同時對2D和3D傳感器所采集到的圖像數據進行標註，並建立關聯。該方法能夠標註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，進行抽幀標註，在每壹幀圖片中將目標物體標註出來，進而描述它們的運動軌跡，這類標註常應用於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，並將其標註上對應屬性。
景聯文科技是長三角地區規模最大的AI基礎數據服務商之壹，自研數據標註平臺，涵蓋大部分主流標註工具，操作簡單、便捷高效。圖像標註工作臺搭載豐富的智能化輔助標註功能以提升標註效率。平臺支持自動識別當前圖片的物體類型，對識別結果自動添加品類標簽，進行特征歸類或分類整理；支持通過智能AI語義分割模型配合人工手動補點，可快速完成像素級圖像類別的物體區域分類標註；支持對圖片物體內容進行自動打點標註。此外，景聯文數據平臺還具備自動目標檢測能力，可快速實現視頻抽幀後圖像中相同目標的跟蹤和定位。