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。
什么是关键点标注？
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：
l 面部表情识别
l 人类和动物 姿态估计
l 导航和驾驶员行为分析
l 牲畜行为追踪
l 手势识别
l 活动识别
l 机器人与 制造
l 视频监控
l 运动分析
l 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，每个骨骼都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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