什麼是圖像標註？常見類型與應用說明

什麼是圖像標註？

圖像標註是許多與您互動的人工智慧產品的基礎，同時也是電腦視覺（Computer Vision, CV）領域中非常重要的一個步驟。在圖像標註的過程中，數據標註人員會使用標籤或中繼資料，將AI模型需要學習辨識的特徵標記出來。這些已完成圖像標註的數據，隨後會用來訓練機器學習模型，幫助電腦在遇到未標記的新數據時，也能正確辨識出特徵。

就像我們小時候學會會「汪汪」叫的是「狗」，長大後知道那個愛玩捉迷藏、總是屁股朝外的叫「哈士奇」，走路屁股一扭一扭的是「柯基」，還有那隻即使主人過世也堅守車站的「忠犬小八」是「秋田犬」。我們知道狗和貓不一樣，後來也發現有一種長得像兔子的萌寵叫「天竺鼠」。同樣的，電腦也需要透過大量這類「動物知識」，來學習如何分類與辨識動物。而圖像標註，就是用電腦能理解的方式，提供這些「知識」的關鍵過程。

隨著致力於發展人工智慧的公司能夠獲取的圖像數據越來越多，仰賴圖像標註的專案需求也快速成長。對於從事機器學習應用的企業來說，建立一套完整且高效的圖像標註流程已成為不可或缺的一環。

圖像標註的類型

圖像標註常見的類型有三種，企業可依據專案的複雜程度與應用場景，選擇最合適的標註方式。無論採用哪一種類型，所使用圖像數據的品質越高，AI模型的預測準確率也會相對提升。

一、圖像分類

圖像分類是一種簡單且快速的標註方式，僅需為每張圖像套用一個標籤。例如，你可能需要瀏覽一系列雜貨店貨架的照片，並判斷哪些貨架上有汽水，哪些沒有。這種方法非常適合蒐集抽象資訊，例如判斷一天中的時間點、圖像中是否出現汽車，或是在初期就過濾掉不符合條件的圖像。

分類在提供單一且較高層次的標籤上非常有效，是一種效率高的圖像標註方式。然而，相較於其他標註類型，它屬於較模糊的類別，因為它並不標示圖像中物體的具體位置。

二、目標偵測

目標偵測是指在圖像中標註出特定目標物的位置。舉例來說，如果圖像分類判斷出照片中有汽水，目標偵測則進一步標示出汽水實際出現的位置，甚至能指出你正在尋找的芬達汽水在哪個角落。

目標偵測常見的標註技術包括：

• 2D 邊界框（2D Bounding Box）：透過矩形或正方形框住目標物體的位置，是圖像標註中最常見的方法之一。
• 三維立方體（Cuboid）或 3D 邊界框（3D Bounding Box）：以立體框架標示物體，不僅標出位置，還能呈現其深度。
• 多邊形分割（Polygonal Segmentation）：當物體形狀不規則、不容易用框框住時，會以多邊形精準描繪其輪廓。
• 線段與曲線標註（Lines and Splines）：用來標示圖像中的關鍵邊界線與曲線，常見於自駕車圖像中，用來標註車道線等元素。

由於目標偵測允許多個框或線重疊使用，因此雖然能指出物體的大致位置，但仍非最精細的標註方式。不過，它在效率與準確度之間取得了不錯的平衡，是一種常用且標註速度較快的技術。

三、語義分割（Semantic Segmentation）

語義分割透過將圖像中的每一個像素分配給唯一的類別，來解決目標偵測中可能出現的重疊問題。簡單來說，語義分割不是只標記目標物的位置，而是針對圖像區域內的像素進行分類，例如：行人、汽車或交通標誌等。

這種方法需要標註人員為圖像中的每個像素標記對應的類別，幫助AI模型即使在物體被部分遮擋的情況下，也能準確辨識出其輪廓與類別。例如，若有一台購物車遮住了圖像中的一部分，語義分割仍能細緻地標記出被遮住的那罐芬達汽水，使模型學會即使看不全也能判斷其為芬達。

值得一提的是，圖像標註的方法並不僅限於上述三種。其他常見的方式還包括：

• 特徵點標註：常用於人臉識別與人體姿態分析，標註人臉的眼睛、鼻子、嘴巴等特定位置。
• 圖像轉錄（Image Transcription）：當圖像中含有可讀文字，且需將其轉換為文字數據時，會使用此方法，例如標註路牌、包裝或海報上的文字資訊。

這些進階的標註方式同樣對訓練多模態AI模型具有關鍵作用，尤其是在自駕、醫療影像、OCR（光學文字辨識）等應用領域中表現尤為重要。

圖像標註的常見應用場景

若要列出所有目前使用圖像標註的應用，可能得花上數千頁篇幅。以下我們聚焦介紹各大產業中較具代表性且熱門的應用情境：

農業

農民可以透過無人機與衛星影像，搭配人工智慧技術，獲得眾多效益，例如預估作物產量、評估土壤狀況等。其中，John Deere 公司提供了一個令人振奮的圖像標註應用實例：他們對相機拍攝的影像進行像素級標註，以區分雜草與農作物。

透過這些經過標註的圖像數據，系統能精準辨識雜草的分布位置，並僅針對這些區域施灑除草劑，而非整片田地，讓農民每年能大幅節省農藥成本。這不僅提升了農業效率，也減少了對環境的負擔。

醫療

醫師們正逐步導入 AI 解決方案作為輔助診斷工具。例如，AI 可以分析放射影像，以判斷是否存在特定癌症的可能性。在某個案例中，研究團隊利用數千張標註有癌病灶與非癌病灶的掃描影像來訓練模型，直到 AI 能自動區分兩者。

這並不代表 AI 會取代醫師，而是能在如腸鏡檢查等臨床情境中，幫助提升病灶診斷的準確率。

製造業

許多製造商發現，圖像標註能協助他們蒐集倉儲中的庫存資訊。他們正訓練電腦分析感測影像數據，以判斷商品何時缺貨、何時需要補貨。

此外，有些製造商也透過圖像標註專案來監控工廠內的設備與設施。團隊會先標註設備的影像數據，再用這些數據訓練 AI 模型辨識特定的異常或故障現象，進而加快維修速度，提升整體維護效率與工廠運作的穩定性。

金融業

儘管金融產業尚未完全發揮圖像標註的潛力，但已有不少業者在這領域展開創新應用。例如，西班牙的凱克薩銀行（Caixabank）運用人臉辨識技術，來驗證客戶在 ATM 提款時的身分。這項技術是透過「人臉關鍵點標註」的圖像標註方式實現的，可精準標記眼睛、嘴巴等面部特徵位置。

人臉辨識提供了一種更快速且準確的身分驗證方法，有助於降低詐騙風險。圖像標註技術也被廣泛應用於報銷單據的影像處理，或是將紙本支票透過行動裝置存入帳戶時的 OCR（光學文字辨識）流程中，大幅提升效率與準確度。

零售業

圖像標註在眾多零售相關的 AI 應用場景中也扮演關鍵角色。舉例來說，若你希望透過 AI 提供精準的商品搜尋結果（如「牛仔褲」），就需要先透過圖像標註，建立能夠瀏覽產品目錄並對應用戶需求的模型。

此外，部分零售商已在實體門市內試用機器人，這些機器人會拍攝貨架影像，判斷商品是否庫存不足或缺貨，進而決定是否補貨。這些機器人也能透過名為「圖像轉錄」的技術掃描條碼影像，取得商品資訊，協助進行即時管理與分析，大幅提升門市營運效率。

如何讓圖像標註變得更容易？

如同打造任何一個 AI 模型都充滿挑戰，圖像標註也是一項困難且資源密集的任務。AI 模型要能有效運作，必須仰賴大量且高品質的訓練數據（可供電腦學習的案例越多，模型表現越佳），同時也需要多元背景的團隊來進行數據標註，並搭配完整的數據流程加以執行。

對許多企業來說，若需自行完成一個端對端的圖像標註專案，所需投入的時間、人力與成本往往高得難以負荷。因此，對於沒有內部資源的企業來說，尋求第三方供應商協助是一個合理且有效的選擇。這些專業供應商能提供影像數據、標註人力、標註工具與技術顧問團隊，協助企業大規模執行標註工作。

在圖像標註的實務過程中，經常會面臨各種挑戰。例如：圖像光線不足、標註目標被遮擋、甚至某些影像連人眼都難以判讀。開始圖像標註項目之前，團隊需審慎規劃整體流程，預先釐清可能遇到的問題，並仔細設計標籤命名與類別分類邏輯，因為這些細節會直接影響標註人員的判斷，甚至導致 AI 模型產生混淆。

特別是對於一些過於相似的物件類別，如何制定清楚明確的區分標準，是團隊必須認真思考的重點。最終，能否帶領團隊順利完成精準的圖像標註流程，將直接決定訓練數據的品質高低，而這也正是推動 AI 策略成功不可或缺的核心基礎。

Appen 圖像標註專家 Liz Otto Hamel 的洞見

Appen 依靠其專業團隊，協助客戶完成符合機器學習需求的圖像標註專案。其中，產品經理 Liz Otto Hamel 擁有斯坦福大學博士學位與學術研究背景，負責推動「Appen 數據標註平台」在圖像標註功能與工具方面達到甚至超越業界標準。

以下是她針對圖像標註需求所提出的幾項實用建議：

定義專案範圍

首先，必須明確且嚴謹地定義專案的商業目標。所有圖像標註需求（如幾何標註形狀、中繼資料設計、標籤本體與數據格式）都應由這些業務目標導出。以商業價值為導向進行標註規劃，有助於團隊在執行時維持明確的方向與一致的標準。

擬定迭代計畫

針對一組待標註數據，先制定初步標準並進行試行作業，親自標註一小部分數據。在此過程中，你可能會發現一些原本未納入考量的邊緣案例，這時可以透過迭代優化標註規則。迭代計畫可促進與標註供應商的協作，第三方廠商具備多元的工具與專業能力，能針對不同標註需求進行靈活調整。

規劃整合流程

為了避免模型訓練時產生數據偏差（即實際應用時數據類型與訓練數據落差），你需要設計一個可擴展的自動化數據流程，持續導入新數據來更新模型。整合計畫將有助於與供應商共同打造一套能隨訓練量成長而快速擴展的系統。

使用者與模型互動越頻繁，模型要維持準確就越需要持續更新數據，而這也意味著圖像標註的工作量會快速增加。因此，從專案一開始就規劃整合流程，是打造可長期運作的 AI 系統關鍵之一。

Appen 能為您提供什麼協助？

Appen 擁有超過 20 年的數據標註經驗，期間累積了豐富的專業知識與先進資源，能協助企業高效完成各類標註專案。我們結合智慧化的數據標註平台、為您量身打造的標註團隊，以及 AI 群眾外包資源與人工監督，提供您建構世界級 AI 模型所需的大規模高品質訓練數據。

我們的專業服務涵蓋文字標註、圖像標註與影音標註，能全方位支援您的團隊無論是短期專案還是長期需求。

不論您當前的數據標註需求為何，我們的技術平台、全球眾包資源與專業托管團隊，皆可隨時協助您快速部署並維運 AI 與機器學習專案。

想了解我們如何協助您開展圖像標註專案？

歡迎深入探索我們的電腦視覺標註能力，或立即聯繫我們，與專業團隊直接對談。