在计算机视觉领域，Ground Truth（真实标签）是模型训练的基础。它就像一把标尺，衡量算法是否准确。那么，如何制作高质量的Ground Truth呢？首先，明确任务需求，比如人体关键点检测或物体边界框标注。其次，使用专业工具，如LabelImg或CVAT，这些工具能帮助快速标注图像中的目标区域。此外，标注时需保持一致性，避免主观偏差。例如，在人脸关键点检测中，每张图片上的点位应精确对应相同部位。最后，通过交叉验证确保数据质量，邀请多位标注人员共同检查，减少错误率。高质量的Ground Truth不仅能提升模型精度，还能为后续研究奠定坚实基础！💡✨

机器学习 深度学习 数据标注 GroundTruth