图像标注是开发计算机视觉和图像识别系统的关键步骤。图像注释可用于一系列深层技术支柱的应用，如医疗保健/医学（从放射或病理图像中检测和诊断疾病）、制造业（从图像扫描中检测缺陷）、Agritech（通过图像和照片进行植物/作物健康检查）等。因此，图像注释对于开发各种领域的人工智能/机器学习（AI/ML）模型至关重要。

随着时间的推移，图像注释在深度学习中的作用发生了变化。如今，图像注释在现实环境中具有新的特征和功能，对于目标识别来说变得更加重要。然而，手动标记复杂物体仍然耗时、繁琐且容易出错。此外，由于标记复杂图像数据（例如射线照相图像或半导体表面缺陷）所需的领域专业知识，外包这些标记任务可能并不总是最佳方法。

这项技术提供了一种AI辅助图像标记工具，使技术团队能够协作、快速、轻松地使用像素级精度掩码标记大型图像数据集。由于该工具不受行业限制，任何学习曲线最小的行业都可以使用它。