目錄
- 素材標注工具
- 標注可能存在的問題
- 標注注意事項
- 標注框大小合適
- 標注框位置合適
- 目標遮擋時處理
- 標注不能遺漏目標物件
- 標注不能存在過標注情況
- 對于非常模糊的目標物件的處理
- 物件分開標注問題
- 標注框不完整
- 如何提高素材標注質量
- 素材數量
- 素材的均衡度
- 標注質量
? ? 算力和資料是影響深度學習的兩個關鍵因素，在算力滿足的情況下，為了達到更好的效果，我們就需要提供海量優質素材資料給神經網路，以求訓練出來高精度的網路模型，在平時的測驗程序中，也發現基于深度學習的演算法，素材的數量、素材的均衡度和標注的質量對訓練出來的模型精度影響非常大，
? ? 常見的演算法模型訓練所需要的素材格式主要為：
- 二維影像檔案
- 對應二維影像中人工標注出來的目標資訊，包括目標坐標[(xmin,ymin)(xmax、ymax)]/大小、目標型別(class)
? ? 模型訓練的程序就是將上述素材輸入到神經網路，經過反復迭代優化，以求得到效果最好的通用模型，在實際應用模型的時候，會根據檢測到目標物件輸出坐標/大小、目標型別、置信度，用一種資料型別表示如下：
(xmin,ymin,xmax,ymax,class,score)
可設定一個門限值，通過與score進行比較，過濾掉部分結果
素材標注工具
? ? 通過對深度學習的基礎知識學習，我們可以理解深度學習就是通過輸入海量標注素材，不斷調整模型引數去擬合，最終輸出效果較好的模型，再通過輸入非素材中的資料來預測結果，以求達較高的預測準確率和通用性，以下為目前常用的影像素材標注工具labelImg，標注完成后會生成相應的xml檔案，用以標識坐標和型別，如下圖所示：
- 標注工具
- xml檔案
標注可能存在的問題
? ? 影像標注時，需要人工標出目標的位置和大小，并給出或選擇目標型別，所以對人工標注是有一定要求的，常見的標注問題如下所示：
- 標注框過大或過小
- 標注框位置不正確
- 標注型別錯誤
- 存在漏標注情況
- 存在過標注情況
- 模糊的目標也進行標注
- 標注分割錯誤問題
- 標注框不完整，存在缺失
因此一個合格的標注應該具備以下因素：
- 標注框大小和位置合適
- 標注框能將目標物件圍住
- 標注框的物件型別準確無誤
- 一個標注框中僅包含一種目標物件型別
標注注意事項
標注框大小合適
? ? 標注框大小合適意味著所畫的標注矩形框剛好將目標物件包圍住，物件與標注框間的間隙合適，不能過大也不能過濾，過大會傳遞給網路不必要的資訊，太小傳遞給網路的資訊會存在缺失，
標注框位置合適
? ? 位置一般是標注框大小合適，但存在與目標物件存在偏移的情況，如下所示：
目標遮擋時處理
? ? 在標注時，不能僅標注完整可見的目標物件，對于人眼可見能分辨的物件也要進行標注，為提高模型通用性，很多遮擋目標也是需要能被模型檢測識別出來的，針對這種情況需要根據具體業務規則進行處理，一般需要遵循的原則如下所示：
- 物件的遮擋面積小于20%~40%，即人眼可視面積為60%~80%需要進行標注
- 對于遮擋的物件，標注時只需要標注可見部分
- 對于遮擋的物件，人眼可以識別出物件型別
標注不能遺漏目標物件
? ? 雖然各個演算法對小目標的檢測效果有所差異，但對于小目標的目標物件仍然需要進行標注，遵循的原則跟目標遮擋時的處理一樣，只要人眼可以進行分辨，仍然需要進行標注，
標注不能存在過標注情況
? ? 不同的業務，對于目標的識別也是不一樣的，如對于Logo侵權這種問題，如國際一些公開通用的Logo則不需要進行標注，如下所示：
針對Logo侵權的目標物件，一般列印體字無需要進行標注，但對于藝術字或單獨設計的字體也是需要進行標注的，
對于非常模糊的目標物件的處理
? ? 這種情況一般是被遮擋面積過大、距離太遠或影像和視頻解析度很低，導致人眼無法進行分辨，針對這種情況則無需進行標注，
物件分開標注問題
? ? 這種情況需要根據業務場景進行區分處理，在平時測驗，我所遵循的原則如下所示：
- 背景為純色
- 影像中的物件可以被分割為一個獨立可識別的物件個體
同時滿足以上兩個條件，則進行單獨標注，否則則當作一個整體進行標注，
標注框不完整
? ? 這種情況一般為標注軟體Bug或人工標注出現越界，導致標注框看起來存在部分框缺失，如下所示：
如何提高素材標注質量
從素材的三大關鍵要素（素材數量、素材的均衡度、標注質量）來看，我們可以采用以下方式來保證素材質量
素材數量
? ? 在收集資料時，需要盡可能多的從各個渠道多收集素材資料，如合法爬蟲、公開資料集等
素材的均衡度
? ? 素材的均衡度通常是指素材的多樣性分布，如視頻里面，由于拍攝的角度不同，出來的素材角度也是不同，如前方、后方、左側、右側等，影像也是取決于拍攝素材的擺放角度，例如拍攝一件衣服，如正前方，正后方、左側、右側，斜面拍攝，距離遠近等，只有在選擇的素材盡可能的多樣，訓練出來的模型也才有更好的通用性，
標注質量
? ? 資料標注和檢查是非常重要的一個環節，需要注意以下幾個方面：
- 1、不要單純追求速度而忽視質量
? ? 雖然對于資料的標注，有時間和進度要求，但要結合實際情況找到平衡點，不要單純追求速度，導致標注質量下降，導致日后大量返工
- 2、定期專人對標注素材進行審核
? ? 指定專人定期對標注的素材進行審核，可以很大避免在標注程序出現的問題，如標注質量較差，每個人對標注的理解存在差異等，
參考文章：https://www.cnblogs.com/xiaozhi_5638/p/11288118.html
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