深度学习之目标检测的常用标注工具

1 LabelImg

​ LabelImg 是一款开源的图像标注工具,标签可用于分类和目标检测,它是用 Python 编写的,并使用Qt作为其图形界面,简单好用。注释以 PASCAL VOC 格式保存为 XML 文件,这是 ImageNet 使用的格式。 此外,它还支持 COCO 数据集格式。

2 labelme

​ labelme 是一款开源的图像/视频标注工具,标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于 MIT 开源的一款标注工具 LabelMe。labelme 具有的特点是:

  • 支持图像的标注的组件有:矩形框,多边形,圆,线,点(rectangle, polygons, circle, lines, points)
  • 支持视频标注
  • GUI 自定义
  • 支持导出 VOC 格式用于 semantic/instance segmentation
  • 支出导出 COCO 格式用于 instance segmentation

3 Labelbox

​ Labelbox 是一家为机器学习应用程序创建、管理和维护数据集的服务提供商,其中包含一款部分免费的数据标签工具,包含图像分类和分割,文本,音频和视频注释的接口,其中图像视频标注具有的功能如下:

  • 可用于标注的组件有:矩形框,多边形,线,点,画笔,超像素等(bounding box, polygons, lines, points,brush, subpixels)
  • 标签可用于分类,分割,目标检测等
  • 以 JSON / CSV / WKT / COCO / Pascal VOC 等格式导出数据
  • 支持 Tiled Imagery (Maps)
  • 支持视频标注 (快要更新)

4 RectLabel

​ RectLabel 是一款在线免费图像标注工具,标签可用于目标检测、分割和分类。具有的功能或特点:

  • 可用的组件:矩形框,多边形,三次贝塞尔曲线,直线和点,画笔,超像素
  • 可只标记整张图像而不绘制
  • 可使用画笔和超像素
  • 导出为YOLO,KITTI,COCO JSON和CSV格式
  • 以PASCAL VOC XML格式读写
  • 使用Core ML模型自动标记图像
  • 将视频转换为图像帧

5 CVAT

​ CVAT 是一款开源的基于网络的交互式视频/图像标注工具,是对加州视频标注工具(Video Annotation Tool) 项目的重新设计和实现。OpenCV团队正在使用该工具来标注不同属性的数百万个对象,许多 UI 和 UX 的决策都基于专业数据标注团队的反馈。具有的功能

  • 关键帧之间的边界框插值
  • 自动标注(使用TensorFlow OD API 和 Intel OpenVINO IR格式的深度学习模型)

6 VIA

​ VGG Image Annotator(VIA)是一款简单独立的手动注释软件,适用于图像,音频和视频。 VIA 在 Web 浏览器中运行,不需要任何安装或设置。 页面可在大多数现代Web浏览器中作为离线应用程序运行。

  • 支持标注的区域组件有:矩形,圆形,椭圆形,多边形,点和折线

7 其他标注工具

​ liblabel,一个用 MATLAB 写的轻量级 语义/示例(semantic/instance) 标注工具。
ImageTagger:一个开源的图像标注平台。
Anno-Mage:一个利用深度学习模型半自动图像标注工具,预训练模型是基于MS COCO数据集,用 RetinaNet 训练的。

​ 当然还有一些数据标注公司,可能包含更多标注功能,例如对三维目标检测的标注(3D Bounding box Labelling),激光雷达点云的标注(LIDAR 3D Point Cloud Labeling)等。

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