告别对象检测图像数据手动标注的坑,用Anno-Mage半自动图像标注工具
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本文转载自:OpenCV学堂
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引言
大家做对象检测模型训练与迁移学习时候,常常需要自己标注数据,特别是针对一些自定义的对象做标注的时候,标注数据是一项枯燥而且乏味的工作,虽然大家都知道标注数据工作很重要,特别是高质量的标注数据是模型取得良好效果的必要条件,但是毕竟是基础工作,很多CV开发者还是很不愿意干这个活的,手动标注考验耐心,让人崩溃!小编曾经标注了三天的数据就觉得很难受了,要想告别手动标注,有什么好工具,最近小编就发现一个很好的开源工具,可以实现半自动的对象检测数据标注,然后简单的人工检查一下就好啦,真的是大大降低人力成本与时间成本。这个神器就是Anno-Mage
Anno-Mage
安装该工具
git clone https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool.git
依赖包版本要求:
Tensorflow >= 1.7.0
OpenCV = 3.x
Keras >= 2.1.3
Python >= 3.5
在clone代码库的基础上执行
pip install -r requirements.txt
即可安装全部依赖,此外windows下面需要VS2015 VC++库加持。
该工具通过一个通用模型对数据集进行检测,实现自定义对象的标注功能,这个通用模型默认为RetinaNet,基于MSCOCO训练生成,支持80个类别常见对象检测,通过它就可以实现80中常见对象自动标注,此外还支持add新对象检测模型,支持更多自定义对象检测网络,实现自定义对象检测数据集的自动/半自动标注任务。
该工具的用法与详细说明如下:
github的地址如下:
https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool
好消息!
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