2D項目中，拉框和語義分割哪個好做又賺錢多
數據標註做的久了就會遇到一些新入行的生手，想要學習一些標註知識，想系統的學習的，今天剛好碰到了拉框和語義分割的項目，我們就從2D的這兩種標註方式來進行一個淺顯的學習吧
2D拉框
主要是用特定軟體對圖像中需要處理的元素(比如：人、車、動物等等)，進行一個拉框處理，同時用一個或多個獨立的標籤來代表一個或多個不同的需要處理元素
操作難易程度
2D是一個生手也可做的數據標註類型，操作相對簡單，但在實際的標註工作中，有幾個要點一定要注意
需要注意的問題
屬性（障礙物）判斷：例如自行車，行人，騎行的人，火車，小型機動車技其他標籤的判斷，這個一般在做項目之前，數據方都會提供標籤的標準規範，根據要求進行標註即可；
準確度：哪些元素必須標，哪些不用標，哪些需要腦補......這些在做項目的過程中要做到心中有數；
貼合度：目前數據標註工作對於邊緣精度要求越來越高，拉框也有嚴格貼合標準，在做的過程中一定要細心，耐心；
溫馨提示
無論是拉框還是其他的標註項目，都是一個按件計薪的工作，因此並不是標的越快越好，準確度也要嚴格把握；
語義分割
對圖像中每個像素進行分類，從而將圖像分割成幾個含有不同類別信息的區域
上圖中的實例分割是語義分割的延伸，即在語義分割的基礎上將同類物體中的不同個體的像素區分開
全景分割，則是更進一步結合了一個語義分割和實例分割，顧名思義就是要對每一像素進行檢測與分割，同時也將背景考慮進去
不同分割任務的區別
語義分割，實例分割，全景分割這三個分割任務的精細程度是逐級遞增的
語義分割：區分類別
實例分割：區分同一類別的不同個體
全景分割：在實例分割的基礎上，區分背景（如天空，草地）
語義分割的注意事項
並非所有的物體都需要標註的，因此在對圖像執行語義分割標註時，需要事先明確具體的標註對象
比如Z在自動駕駛領域，常見的標註對象包括車輛、行人、道路、車道線、路燈等具體內容；明確了內容以後，就可以使用多邊形標註工具在標註平台內進行標註了
如何使用語義分割
因為語義分割會給圖像中的像素加上標籤，所以精確性高於其他形式的對象檢測。這使得語義分割適用於各種需要準確圖像映射的行業應用，比如：
自動駕駛 — 通過區分道路與障礙物，比如行人、人行道、電線杆和其他汽車，讓汽車識別可行駛的路徑
工業檢測 — 用於檢測材料中的缺陷，如晶圓檢驗
衛星影像 — 用於識別高山、河流、沙漠和其他地形
醫學成像 — 用於分析和檢測細胞中的癌變
機器人視覺 — 用於識別物體和地形並進行導航
寫在最後的話
2D圖片拉框是以矩形框的形式對圖片上的物體進行標註打屬性標籤，操作相對比較簡單，每天可以做出體量，而語義分割從視頻中我們可以看到，它相對於圖片拉框要複雜一些，類似與PS當中的摳圖，操作複雜度稍微高一點，但是做單價格相對於拉框要高
語義分割的產值要略高於拉框，兩者的基本規範要求差不多，主要是框和線與所標物體之間的貼合度這些，其他的沒有太大差異
當然了如果大家是想要數據標註創業或者是數據標註團隊，大家在接單的時候要考慮團隊實力以及項目產值的綜合要素來考慮是否接單做項目
