參考用來標記影像的選項
為影像加上標籤以進行物件偵測的最簡單選項，就是使用 Azure AI 自訂視覺入口網站中的互動式介面。 此介面會自動建議包含物件的區域，您可以藉由拖曳週框方塊來括住要加上標籤的物件，以對其指派標籤或進行調整。
此外，在標記最初的影像批次之後，您即可開始訓練模型。 新影像的後續標記動作可以利用入口網站中的「智慧標籤工具」，其不僅可以建議區域，還能夠建議其中包含的物件類別。
或者，您可以透過標籤工具 (例如 Azure Machine Learning Studio或 Microsoft Visual Object Tagging Tool (VOTT) 中的標籤工具) 來使用其他功能，例如將影像標籤工作指派給多個小組成員。
週框方塊度量單位
如果您選擇使用 Azure AI 自訂視覺入口網站以外的標記工具，您可能需要調整輸出，以符合 Azure AI 自訂視覺 API 預期的度量單位。 週框方塊會由四個值所定義，這些值表示週框方塊左上角的左邊 (X) 和頂端 (Y) 座標，以及週框方塊的寬度和高度。 這些值會以相對於來源影像大小的「比例」值表示。 例如，請參考下列週框方塊：
- 左側：0.1
- 頂端：0.5
- 寬度：0.5
- 高度：0.25
這會定義一個方塊，其左側位於距離影像左側邊緣 0.1 (十分之一) 的位置，而頂端位於距離影像頂端 0.5 (影像高度的一半) 的位置。 方塊的寬度是整體影像的一半，高度是整體影像的四分之一。
下圖顯示影像中物件的標籤資訊 (JSON 格式)。
