在计算机视觉领域，目标检测模型通常用于预测图像中物体的边界框。尽管这些模型速度较快且应用广泛，但通过多边形标注可以进一步提升模型的训练效果。多边形标注为模型提供了关于物体形状和位置的额外信息，有助于模型更好地学习和做出更准确的预测。
数据增强是机器学习中常用的技术，它通过改变物体的大小、形状或方向来模拟不同的视觉变化。传统的数据增强通常基于边界框进行，但多边形标注能够提供更精确的物体边缘信息，从而实现更有效的数据增强。例如，旋转操作中，多边形标注能够紧密贴合物体，而边界框则可能包含不必要的背景像素。
多边形标注的另一个优势是，在多次图像增强操作后，其贴合度不会降低。相比之下，基于边界框的标注在每次增强后都会变得更加宽松，导致模型性能下降。多边形标注能够在每次变换后保持紧密贴合，只有在训练模型时才转换为边界框。
此外，多边形标注还解锁了全新的数据增强类型，例如复制粘贴增强。这种增强方法将目标物体放置在数据集中的其他图像上，使模型能够在新的上下文中识别它们。
在实际应用中，一些新的模型，如YOLOv5，已经内置了利用多边形标注的功能。如果提供包含多边形的数据集，这些模型通常会训练得更好。对于大多数其他目标检测模型，它们的增强和训练代码尚未能够利用多边形标注。在这种情况下，使用如Roboflow这样的工具提前对图像进行增强将非常有益。
Roboflow Train能够自动充分利用多边形标注进行目标检测，并简化了部署得到的模型的过程。多边形标注可以随时转换回边界框，但边界框不能轻易转换为多边形。拥有多边形标注的数据可以让尝试其他模型类型，如实例分割或定向（旋转）边界框。
多边形标注还极大地增强了Roboflow的隔离物体预处理步骤，通过去除所有背景像素，为分类项目使用。可以在模型库中找到更多可以尝试的模型。
Roboflow提供了一个强大的平台，可以利用多边形标注来增强目标检测模型的训练。通过这个平台，可以轻松地将多边形标注转换为模型训练所需的格式，并利用这些标注进行更有效的数据增强。
在进行模型训练时，多边形标注提供了更精确的物体边缘信息，这有助于模型更好地理解物体的形状和位置。这种精确性在数据增强过程中尤为重要，因为它可以确保即使在图像经过多次变换后，模型仍然能够准确地识别和定位物体。
此外，多边形标注还为模型训练提供了更大的灵活性。例如，可以使用多边形标注来模拟物体在不同方向和角度下的外观，这有助于提高模型在实际应用中的泛化能力。