在训练计算机视觉模型时，标注数据的质量直接影响模型的性能。对于运动图像数据，需要注意几个关键点，以确保模型能够准确识别和跟踪运动中的物体。首先，使用紧密的边界框来标注对象是至关重要的。这是因为计算机视觉模型依赖于像素模式的识别，特别是在跟踪球类等小物体时，需要精确地标注这些对象，以便模型能够识别出所关注的几个像素。
其次，即使在对象被遮挡的情况下，也应将其标注为完全可见。当对象部分被遮挡或不在视野中时，将其视为被遮挡。这种标注方式有助于模型学习在不同情况下识别对象，即使在视线受阻的情况下也能保持较高的识别率。
此外，使用合适的类别名称对于捕获对象的多个属性至关重要。例如，如果将红队的球员标注为player_red，蓝队的球员标注为player_blue，这样的类别名称将允许训练模型来识别红队和蓝队的球员。然而，如果只想训练一个模型来识别球员，而不考虑他们的队伍，可以通过预处理步骤将这些类别名称合并为player。
确保训练数据与生产环境中捕获的数据相似也是提高模型性能的关键。如果计算机视觉模型在生产环境中使用的视觉输入与训练时使用的数据不同，模型的性能将受到影响。例如，如果计划部署一个模型来捕获足球比赛的边线镜头，但模型是在电视转播镜头上训练的，那么模型的表现可能不会像预期的那样好。
对于更广泛的计算机视觉数据标注，可以探索标注最佳实践指南。通过Roboflow的专业标注服务，可以直接与专业标注人员合作，为各种规模的项目进行标注。Roboflow管理着一支训练有素的专家团队，他们使用Roboflow平台来更快、更便宜地策划数据集。
开始使用外包标注服务的第一步是填写包含项目细节和要求的intake form。从那里，将与一个标注团队直接合作，进行标注项目。在与专业标注人员合作时，清晰地记录指示是过程的重要组成部分。经常看到，最成功的标注项目是那些在一开始就提供了详细指示的项目，与标注人员就初始批次的图像进行了初步反馈，然后显著增加了标注量。