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计算机视觉领域非常好用的5个开源图像标注工具

发布时间:2019-10-09 21:16:02 所属栏目:评测 来源:AI前线小组 译
导读:本文介绍了 5 个很棒的标注工具,我希望它们能帮助你创建计算机视觉数据集。 如果你是一名计算机视觉领域的数据科学家,你可能也意识到了你需要一个快速而简单的标注工具,其原因至少是以下两个之一: PoC(译者注:Proof of Concept)或研发实验需要创建数

缺点:

  • 要使用 web 应用程序版本,你需要将数据托管在微软的云计算服务 Azure 上(然而,电子版应用程序允许你在硬盘上使用数据,但需要使用 npm 安装程序)
  • 它没有提供一个内置的 API(但是,通过调整代码,使你的私有 API 能够与之通信,这是非常容易的)
  • 你不能给整张图片贴标签:你只被允许绘制带有相关标签的边界框(或多边形)。因此,它不适合创建 分类数据库

点击 https://vott.z5.web.core.windows.net/ 查看网页应用程序!

DataTurks

计算机视觉领域最好用的5个开源图像标注工具

DataTurks

DataTurks 是一家成立于 2018 年的初创公司,提供图片、视频和文字的标注服务。然而,直到最近它才成为开源软件(这可能与沃尔玛在 2019 年 2 月买下了它有关),此前你都必须向其付费。尽管在那之后,他们几乎没有对外发声,而且似乎已经停止了任何开发,但是这个标注工具非常棒,而且现在是免费的!

当你使用它的时候,不用在意任何许可,也不用考虑随处可见的任何非商业用途的限制条款。Dataturks 现在免费啦,而且你可以使用它的所有功能(我已经尝试和测试过了)!

优点:

  • 说起 CVAT,它是一个在 Docker 中运行的 Web 应用程序(查看 https://medium.com/@dataturks/dataturks-on-prem-a-fully-self-hosted-data-annotation-solution-86b455bf0634 获取 Docker 图像)
  • 允许协作和异步工作:处理相同数据集的两个队友不会得到相同的图像进行标注
  • 提出一种用于创建和获取标注任务的 API

缺点:

  • DataTurks 似乎已经停止了其产品的开发
  • UX 还可以,但是一些小小的调整还可以让它变得更好
  • 点击 https://dataturks.com/projects/Dataturks 查看在线演示!

自定义最好的开源图像标注工具

Make-Sense

计算机视觉领域最好用的5个开源图像标注工具

MakeSense.ai

Make-sense 在 2019 年 6 月刚刚发布,并且已经拥有了令人难以置信的用户体验。开始启动打标从来没有这么快!进入网站,拖放你的图片,即可开始标注。

优点:

  • 快速,高效,但最重要的是,简单!
  • 很酷的用户体验
  • 至于你上传的图片的隐私问题,不要担心,因为他们说:“【我们】不会存储你的图片,因为我们不会把它们发送到任何地方。”

缺点:

  • 不提供任何项目管理功能
  • 也不提供任何 API

点击 https://www.makesense.ai/ 开始打标!

我希望这篇文章能够帮助你选择一个适合你需要的打标工具,如果你找到了更好的工具,请尽管在评论区告诉我们!

P.S. 以下是其他一些工具的简短列表,这些工具尽管我没有提到,但是都很酷。

  1. VGG VIA,一个非常容易使用的标注器,其由牛津机器人实验室开发。它被编码在单个的 html/js 文件里,所以它很容易进行开发!
  2. LabelMe,由麻省理工学院开发的。在 这里 可以看到一个在线版本,或者在 这里 可以运行它。
  3. Coco-Annotator 似乎功能很齐全,但它是最近才出现的(用户身份验证系统、API 接入点)。查看 这里 的演示(用户名:admin   密码:password)
     

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(编辑:济源站长网)

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