图像标注应用领域：

我们把一副18×18像素的图片当成一串324个数字的数列。为了更好地操控我们输入的数据，我们不妨把神经网络扩大到324个输入节点。第一个输出预测图片是“6”的概率，第二个则输出预测不是“6”的概率。也就是说，这样我们就可以依据多种不同的输出，应用神经网络把要识别的物品进行分组。

    先对大批的“6”和非“6”图片进行标注，相当于我们明确告诉它我们判定为“6”的图片是“6”的概率是100%，不是“6”的图片其概率为0；对应的非“6”的图片，我们明确告诉它我们输入的图片是“6”的概率为0，不是“6”的概率是100%。

    我们可以利用计算机用几分钟的时间来训练这种神经网络。完成之后，我们便可以得到一个有着很高的“6”图片识别率的神经网络。

图像标注应用领域划分：

1、车辆车牌标注

拉框标注；切割标注

AI车牌识别云服务

智慧路灯伴侣云平台

2、人像识别标注

人脸关键点的标注；240个点的人脸关键点位标注

模糊人脸识别分析+精确人像对比二合一应用

3、医疗影像标注

医疗影像技术发展还不够成熟，进入门槛较高

AI前列腺癌诊断

4、机械影像标注

尺寸标注；表面粗糙度标注

研发智能化的服务机器人