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創建高質量的數據集是任何機器學習項目的關鍵部分。在實踐中,這通常比實際訓練和超參數優化花費的時間更長。因此,選擇合適的標注工具至關重要。在這里,我們總結了一些用於計算機視覺任務的最佳圖像標注工具:labelme、labelImg、CVAT和hasty.ai。
作者:Dmitrii
編譯:CV技術指南
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labelme
地址:https://github.com/wkentaro/labelme
你可以用它做什么
labelme 是一個基於 python 的開源圖像多邊形標注工具,可用於手動標注圖像以進行對象檢測、分割和分類。它是在線 LabelMe 的離線分支,最近關閉了新用戶注冊選項。所以,在這篇文章中,我們只考慮 labelme(小寫)。
該工具是具有直觀用戶界面的輕量級圖形應用程序。使用 labelme,您可以創建:多邊形、矩形、圓、線、點或線帶。
通常,能夠以眾所周知的格式(例如 COCO、YOLO 或 PASCAL VOL)導出注釋以供后續使用通常很方便。但是,在 labelme 中,標簽只能直接從應用程序保存為 JSON 文件。如果要使用其他格式,可以使用 labelme 存儲庫中的 Python 腳本將注釋轉換為 PASCAL VOL。
盡管如此,它還是一個相當可靠的應用程序,具有用於手動圖像標記和廣泛的計算機視覺任務的簡單功能。
安裝和配置
labelme 是一個跨平台的應用程序,可以在多個系統上工作,例如 Windows、Ubuntu 或 macOS。安裝本身非常簡單,這里有很好的描述。例如,在 macOS 上,您需要在終端中運行以下命令:
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安裝依賴:brew install pyqt
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安裝labelme:pip install labelme
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運行 labelme:labelme
labelImg
地址:https://github.com/tzutalin/labelImg
你可以用它做什么
labelImg 是一種廣泛使用的開源圖形注釋工具。它僅適用於目標定位或檢測任務,並且只能在考慮的對象周圍創建矩形框。
盡管存在這種限制,我們還是建議使用此工具,因為該應用程序僅專注於創建盡可能簡化工具的邊界框。對於此任務,labelImg 具有所有必要的功能和方便的鍵盤快捷鍵。
另一個優點是您可以以 3 種流行的注釋格式保存/加載注釋:PASCAL VOC、YOLO 和 CreateML。
安裝和配置
這里對安裝進行了很好的描述。還要注意 labelImg 是一個跨平台的應用程序。例如,對於 MacOS,需要在命令行上執行以下操作:
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安裝依賴:先 brew install qt,然后 brew install libxml2
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選擇要安裝的文件夾的位置。
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當你在文件夾中時,運行以下命令:git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git, cd labelImg 然后 make qt5py3
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運行 labelImg:python3 labelImg.py
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開發人員強烈建議使用 Python 3 或更高版本和 PyQt5。
CVAT
地址:https://github.com/openvinotoolkit/cvat
你可以用它做什么
CVAT 是一種用於圖像和視頻的開源注釋工具,用於對象檢測、分割和分類等任務。
要使用此工具,您無需在計算機上安裝該應用程序。可以在線使用此工具的網絡版本。您可以作為一個團隊協作處理標記圖像並在用戶之間分配工作。
還有一個很好的選擇,它允許您使用預先訓練的模型來自動標記您的數據,如果您使用 CVAT 儀表板中現有的可用模型,這可以簡化最流行的類(例如,COCO 中包含的類)的過程。或者,您也可以使用自己的預訓練模型。
CVAT 具有我們已經考慮過的工具中最廣泛的功能集。特別是,它允許您以大約 15 種不同的格式保存標簽。可以在此處找到完整的格式列表。
hasty.ai
地址:https://hasty.ai/
你可以用它做什么
與上述所有工具不同,hasty.ai 不是免費的開源服務,但由於所謂的對象檢測和分割的 AI 助手,它非常方便地標記數據。自動支持允許您顯着加快注釋過程,因為在標記期間輔助模型正在訓練。換句話說,標記的圖像越多,助手的工作就越准確。我們將在下面看一個例子來說明它是如何工作的。您也可以免費試用此服務。該試驗提供 3000 積分,足以為一個物體檢測任務自動生成大約 3000 個物體的建議標簽。hasty.ai 允許您以 COCO 或 Pascal VOC 格式導出數據。您還可以作為一個團隊處理單個項目並在項目設置中分配角色。免費積分用完后,hasty.ai 仍然可以免費使用,但標記將完全由手動操作。在這種情況下,最好考慮上述免費工具。
配置
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要使用該工具,您需要在 hasty.ai 上注冊。
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登錄您的帳戶。
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單擊創建新項目。
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用名稱和描述填寫表單並導航到項目設置,您可以在其中定義考慮中的類,為該項目添加數據。
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此外,您可以添加其他用戶來共同處理項目。積分將從共享項目的用戶的帳戶中使用。
原文地址:https://medium.com/dida-machine-learning/the-best-labeling-tools-for-computer-vision-bf4a9642f796
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