計算機視覺中的影象標註工具總結

阿新 • • 發佈：2021-09-20

本文來自公眾號CV技術指南資源分享系列

建立高質量的資料集是任何機器學習專案的關鍵部分。在實踐中，這通常比實際訓練和超引數優化花費的時間更長。因此，選擇合適的標註工具至關重要。在這裡，我們總結了一些用於計算機視覺任務的最佳影象標註工具：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

你可以用它做什麼

labelme 是一個基於 python 的開源影象多邊形標註工具，可用於手動標註影象以進行物件檢測、分割和分類。它是線上 LabelMe 的離線分支，最近關閉了新使用者註冊選項。所以，在這篇文章中，我們只考慮 labelme（小寫）。

該工具是具有直觀使用者介面的輕量級圖形應用程式。使用 labelme，您可以建立：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）匯出註釋以供後續使用通常很方便。但是，在 labelme 中，標籤只能直接從應用程式儲存為 JSON 檔案。如果要使用其他格式，可以使用 labelme 儲存庫中的 Python 指令碼將註釋轉換為 PASCAL VOL。

儘管如此，它還是一個相當可靠的應用程式，具有用於手動影象標記和廣泛的計算機視覺任務的簡單功能。

安裝和配置

labelme 是一個跨平臺的應用程式，可以在多個系統上工作，例如 Windows、Ubuntu 或 macOS。安裝本身非常簡單，這裡有很好的描述。例如，在 macOS 上，您需要在終端中執行以下命令：

安裝依賴：brew install pyqt
安裝labelme：pip install labelme
執行 labelme：labelme

labelImg

地址：https://github.com/tzutalin/labelImg

你可以用它做什麼

labelImg 是一種廣泛使用的開源圖形註釋工具。它僅適用於目標定位或檢測任務，並且只能在考慮的物件周圍建立矩形框。

儘管存在這種限制，我們還是建議使用此工具，因為該應用程式僅專注於建立儘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 種流行的註釋格式儲存/載入註釋：PASCAL VOC、YOLO 和 CreateML。

安裝和配置

這裡對安裝進行了很好的描述。還要注意 labelImg 是一個跨平臺的應用程式。例如，對於 MacOS，需要在命令列上執行以下操作：

安裝依賴：先 brew install qt，然後 brew install libxml2
選擇要安裝的資料夾的位置。
當你在資料夾中時，執行以下命令：git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git, cd labelImg 然後 make qt5py3
執行 labelImg：python3 labelImg.py
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

你可以用它做什麼

CVAT 是一種用於影象和視訊的開源註釋工具，用於物件檢測、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式。可以線上使用此工具的網路版本。您可以作為一個團隊協作處理標記影象並在使用者之間分配工作。

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資料，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 種不同的格式儲存標籤。可以在此處找到完整的格式列表。

hasty.ai

地址：https://hasty.ai/

你可以用它做什麼

與上述所有工具不同，hasty.ai 不是免費的開源服務，但由於所謂的物件檢測和分割的 AI 助手，它非常方便地標記資料。自動支援允許您顯著加快註釋過程，因為在標記期間輔助模型正在訓練。換句話說，標記的影象越多，助手的工作就越準確。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 個物體的建議標籤。hasty.ai 允許您以 COCO 或 Pascal VOC 格式匯出資料。您還可以作為一個團隊處理單個專案並在專案設定中分配角色。免費積分用完後，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。

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