01
课程导论与标注行业全景
什么是分类、检测、分割？数据标注在AI产业链中的位置与价值。
行业认知AI基础
02
标注工具入门（LabelImg）
LabelImg的安装与配置、界面介绍、快捷键设置。
工具LabelImg
03
图像分类标注实战
单标签与多标签分类、数据集目录结构规范、质量检查。
分类实战
04
目标检测标注实战（矩形框）
LabelImg绘制矩形框、属性填写（类别、遮挡、截断）、常见标注规范。
检测矩形框
05
目标检测标注实战（多边形）
复杂形状目标的标注策略、多边形顶点编辑技巧。
检测多边形
06
语义分割标注实战（Labelme）
Labelme的安装与使用、多边形标注与JSON文件生成。
分割Labelme
07
实例分割标注实战
区分语义分割与实例分割、COCO格式的实例标注流程。
实例分割COCO
08
标注数据格式详解（上）
Pascal VOC格式（XML解析）、YOLO格式（TXT解析）。
格式VOC/YOLO
09
标注数据格式详解（下）
COCO格式（JSON解析）、数据格式之间的相互转换。
格式COCO
10
标注质量控制与一致性检查
标注员间一致性（IOU计算）、抽检与复审流程。
质量IOU
11
数据清洗与预处理
去除模糊/错误标注、图像增强（翻转、旋转、色彩抖动）对标注的影响。
清洗增强
12
半自动标注策略
利用预训练模型（如YOLO）生成初稿、人工修正的闭环流程。
半自动YOLO
13
主动学习在标注中的应用
如何用模型的不确定性筛选最难样本，减少人工标注量。
主动学习效率
14
标注项目管理与任务分配
任务拆分、进度追踪、标注员绩效评估。
管理团队
15
标注工具进阶（CVAT）
CVAT的部署（Docker）、功能介绍、团队协作。
CVATDocker
16
标注工具进阶（Supervisely）
Supervisely的自动化标注插件、API调用。
SuperviselyAPI
17
视频目标跟踪标注
视频帧的连续标注、插值法生成中间帧标注。
视频跟踪
18
3D点云标注入门
3D Bounding Box标注、点云分割标注（如SemanticKITTI格式）。
3D点云
19
关键点标注实战
人体关键点（COCO Keypoints）、人脸关键点标注规范。
关键点人体
20
文本检测与识别标注（OCR）
文本框标注（四边形/旋转框）、文本内容转录。
OCR文本
21
医疗影像标注专题
DICOM格式处理、病灶分割标注（如肺结节、肿瘤）。
医疗DICOM
22
遥感图像标注专题
超大图像切片策略、旋转目标检测标注（DOTA格式）。
遥感DOTA
23
自动驾驶数据集标注
多传感器融合标注（相机+激光雷达）、BEV视角标注。
自动驾驶BEV
24
标注数据隐私与安全
数据脱敏、差分隐私在标注中的应用。
隐私安全
25
标注平台搭建与API开发
基于Flask搭建简易标注平台、标注结果自动存储。
Flask平台
26
标注结果自动化评估
编写脚本计算mAP、mIoU等指标，评估标注质量。
评估mAP
27
数据增强与标注同步
Albumentations库对标注框/掩码的同步变换。
增强Albumentations
28
大规模标注工程实践
分布式标注、众包平台管理、标注成本控制。
工程众包
29
标注数据版本管理
DVC（Data Version Control）管理标注数据集。
DVC版本
30
课程总结与职业发展
标注工程师的技能树、从标注到AI全流程的进阶路径。
总结职业