現在網絡上關於深度學習算法的文章很多，但深度學習其實是數據驅動型。很多時候數據足夠好，能給算法開發提供很大的便利。
因此，本文主要講解數據標注。文章共兩個部分：（1）數據標注綜述（2）數據標注實踐要點
本文是第二部分：數據標注實踐要點。本文可能會幫助讀者更直觀的認識對圖片標注中的問題。
1、要點來源
本文的標注要點來源於圖像標注專家Adela Barriuso的標注筆記。她於2007年開始使用labelme系統地標注SUN數據庫，標注了 超過25萬個物體。筆記記錄了標注過程中曾遇到的困難和采用的解決方案，以便得到一致性高的注釋。
Adela Barriuso在西班牙的一家服裝店里進行數據標注，這就是傳說中的大隱隱於市嗎？哈哈。
2、標注筆記
下面整理出Adela Barriuso在數據標注中的心得。
- 在標注圖像時，首先對圖像進行整體的評估，衡量標注難度。有些乍一看標注難度較大的圖像，實際上圖中的元素很少，很容易標記。
- 標注時，通常由大到小進行標注。比如開放空間中先標注天空，封閉空間內先標注天花板，然后再繼續添加其他東西。
- 標記的順序不重要，但標注時最好一行行進行，將一行內所有類型相同的對象全都標注上，降低標簽寫錯的可能。
- 一般不標注鏡子里反射的物體，這很容易造成誤導。
- 在圖像中有很多線條性物體時（如下圖中的扶手和欄桿），需要特別注意，有可能標注出與所需完全相反的內容（即孔內被標記為對象），標注線在同一個位置經過兩次是正常的，刻意避免可能會出現上述情況。
- 標注圖像中出現打開的門窗等情況時，不僅僅要標注門窗，也應將門窗內的物體也標注上，這有助於增加深度感。
- 標注時的標注線條要好看一些，盡量避免弄成一塊一塊的
- 像下圖中的這種過於復雜的圖片，如果你對圖中的內容不夠熟悉，就干脆跳過去。
- 如果一個物體被另一個物體遮擋，在給兩個物體做標注時給兩個物體貼上標簽，確保它們的邊緣重合。
- 在進行標注時有時需要放大和縮小，放大有助於標注一些小細節，但放大有可能造成錯亂。有些東西的局部放大后變得像其他物體。因此在標注之后需縮放至原始大小進行審核。
- 標注室內空間時，一般單獨標記不同方向的牆，即便它們是相互連接的。
- 在下圖中，圖像的復雜性是由於牆壁和拱門形成的不同深度平面造成的，在標記時需要給拱門內的元素進行標記。首先從兩堵牆開始，然后給牆壁和容易分辨的大物體進行標注，最后再去標注小的一些細節。有時候遺漏是不可避免地
- 有時候某些容器是透明的，比如透明的容器內裝着一些餅干，這時候是標注“容器”還是“餅干”呢？一般標注為容器，重點在於要保持標注原則的前后一致。
- 有時候標注標簽並非自己的母語，當標注的目標物種類較多時，一定要建立一個標簽的對應關系，方便查找，如bed：床
Reference
Barriuso A, Torralba A. Notes on image annotation[J]. arXiv preprint arXiv:1210.3448, 2012.