在当今时代，时尚解读和分析一直是计算机视觉领域的热门话题。时尚是一个完美的主题，可以使用各种计算机视觉算法来改善在线购物体验并提供可观的经济价值，因为可访问的视觉信息丰富。




由于服装种类繁多且外观出人意料，因此从单一图像中理解时尚仍然是一项挑战。

除了从大量类别中识别服装和将抽象风格彼此区分开来已经很困难的任务外，定位和分割时尚单品等任务更适合在线购物、个性化推荐和虚拟试穿等现实世界的应用。上，等等。

使用多边形进行分割解决时尚行业的问题

解决上述问题的第一步是建立可用于训练算法的高质量、大规模数据集。

与创建图像级标签相比，这种细粒度的注释通常成本很高，因为它们需要大量的人力资源和领域专业知识。Cogito Tech LLC 可以帮助您使用时尚训练数据集 ，并且可以使用多边形提供语义和实例分割。



在时尚应用中，识别服装设计和寻找时尚产品的多边形关键点很有用。除了像素级分割

掩码，语义分割中另一种常见的注释类型是多边形。由于所有对象的设计都无法放入矩形（边界）框，因此使用复杂的多边形代替矩形框来更精确地表征目标项目的形状和位置。多边形分割是一种使用复杂多边形的分割。这使得能够捕获不规则形状的物品。

Polygon Annotation 如何在计算机视觉和对象检测中发挥作用

边界框使用起来既快速又简单，但它们难以应对不寻常的形式。当涉及到现实生活中的情况时，不规则的形式比它们的常规形式要普遍得多。

多边形注释比边界框捕获更多的线和角度，边界框仅限于矩形和正方形。在实践中，这需要在屏幕上选择精确的位置来绘制顶点。使用多边形注释的注释者能够根据需要更改方向以最好地描绘对象的真实几何形状。

其他行业用例

对于语义和实例分割，经常使用多边形标注技术。不规则形式需要比边界框更精确的工具。多边形注释对于时尚行业来说是一种有价值的工具， 因为它允许注释者指定可能通过边界框遗漏的小东西。

1. 自动驾驶中不对称物体的语义分割

多边形注释通常用于语义和实例分割。它是自动驾驶的宝贵工具，因为它允许注释者指定道路边缘、人行道和模糊对象等。

2. 使用无人机和卫星进行空中目标定位

从屋顶和烟囱到树木和游泳池，无人机和卫星必须从上方区分不规则物体。

轮廓用于鸟瞰成像。精度在这里也很重要。在这种情况下，多边形注释就出现了。

3. 农业中的计算机视觉：检测模式

多边形注释使计算机视觉在一系列应用中成为可能。多边形形式比比皆是，深入捕捉它们需要使用正确的工具。

多边形注释在农业中是一种有用的技术， 因为它允许注释者识别关键元素，例如作物行、昆虫腿位置和其他使用边界框难以捕获的细节。

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