您是否需要在AI的帮助下使用关键点来监控牲畜的行为？或者，您可能需要使用多关节关键点标注来跟踪工业机器人的运动？如果您想为您的计算机视觉模型创建高质量的训练数据，关键点标注是必经之路。
关键点标注是指通过人工的方式，在指定位置标注上关键点，例如人脸特征点、人体骨骼连接点等，常用来训练面部识别模型以及统计模型。
关键点可以表示图像的各个方面，例如角、边或特定特征。例如，在面部识别中，它们可以标注眼睛、鼻子和嘴巴，而在人体姿势估计中，关键点可以表示身体的关节。
使用关键点是最准确的标注方法之一。可为以下领域准备训练数据：
- 面部表情识别
- 人类和动物姿态估计
- 导航和驾驶员行为分析
- 牲畜行为追踪
- 手势识别
- 活动识别
- 机器人与制造
- 视频监控
- 运动分析
- 3D重建
借助包含关键点标注的数据集，您的模型可以更细致地了解每个图像中不同对象或结构之间的空间关系。这使您可以解决更复杂的计算机视觉任务并做出更好的预测。
但是关键点标注与其他数据标注类型有何不同？
对于关键点骨架，每个点都是唯一的，代表一个特定的地标、关节或边缘。
另一方面，多边形标注仅描绘感兴趣区域以创建实例分割掩码。我们知道图像的哪些部分属于我们的主要对象，哪些部分是背景。
某些类型的关键点骨架可能看起来与简单的多边形标注惊人地相似。
何时使用关键点标注？
关键点标注用于一些具有挑战性的计算机视觉任务。例如，关键点和关键点骨架对于人体姿势估计或手势识别至关重要，因为这些任务需要更精确和更详细的数据。
涉及预测图像或视频帧中关键点的坐标。关键点模型将预测特定关键点在该图像或帧中的精确位置。这种技术与关键点检测一起经常用于运动跟踪。
关键点标注也非常适合分析多个对象或粒子之间的空间关系，例如场上的足球运动员。
关键点提供高质量的数据，但它们需要大量的人工标注。边界框和多边形标注通常更容易标注，通常用于更简单的计算机视觉任务，例如基本对象检测。
关键点标注的主要难点：
识别某些关键点的精确位置非常困难（对象的某些部分可能会被遮挡或超出框架），人工标注者可能会以不同方式进行理解并标注或将它们标注在略有不同的位置为大型数据集创建关键点标注可能既费时又费力。
如何用关键点骨架标注数据集
关键点通常由人类使用专门的应用程序和技术进行标注，以为机器学习模型提供训练数据。例如景联文科技自建数据标注平台，提供了专业的骨骼关键点标注工具，支持人体关键点标注，可用使模型精度提高30%以上，迭代周期大幅缩短，单次模型训练成本可节约30%，可以很好地对关键点进行标注，还可根据企业实际需求为企业提供定制化服务。
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