機器視覺中的自動標注技術(shù)主要包括以下幾種：
1. 語義分割：這是一種將圖像分割成不同區(qū)域并標注上對應(yīng)屬性的方法，常用于自動駕駛、人機交互等領(lǐng)域。通過這種方法，可以幫助訓練圖像識別模型，使其更好地理解圖像內(nèi)容。
2. 矩形框標注（邊界框）：矩形框標注，也叫拉框標注，是用2D框、3D框等標注出圖像中的指定目標對象。這種方法簡單明了，廣泛應(yīng)用于各種目標檢測任務(wù)中。
3. 多邊形標注：多邊形標注用于在靜態(tài)圖片中，使用多邊形框標注出不規(guī)則的目標物體。與矩形框標注相比，多邊形標注能更精準地框定目標，特別適用于不規(guī)則物體的標注。
4. 關(guān)鍵點標注：在目標對象的規(guī)定位置打上關(guān)鍵點，如人臉圖片上的眼角、鼻尖等，或人體圖像上的骨骼位置。這種方法有助于更精確地識別和分析目標對象的特征。
5. 立方體標注與3D點云標注：立方體標注主要應(yīng)用于訓練自動駕駛系統(tǒng)對會車或超車車輛的體積判斷。而3D點云標注則是從激光雷達采集的點云圖中找出目標對象，并以立方體框的形式標注出來，包括車輛、行人等。
6. （半）自動數(shù)據(jù)標注：通過少量標注數(shù)據(jù)進行訓練后得到一個預(yù)訓練模型，然后在此基礎(chǔ)上對該網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果進行人工核驗，并進一步訓練得到優(yōu)化模型。這種方法可以循環(huán)往復(fù)，通過增加更多數(shù)據(jù)來提高模型精度。
還有一些其他標注方法，如線標注、特征點標注、三維長方體標注等，它們也在機器視覺中發(fā)揮著重要作用。需要注意的是，雖然自動標注技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進展，但全自動的數(shù)據(jù)標注方法目前仍未實現(xiàn)，標注過程仍需要人工核驗和修正。
