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目錄
1.Makesense.ai
2.Labelme
6.CVAT
#9.LabelImg
11.Universal Data Tool
12.RectLabel
13.OpenLabeling
首頁 科技週邊 人工智慧 15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
機器學(xué)習(xí) 開源 圖像標註

圖像標註是將標籤或描述性資訊與圖像相關(guān)聯(lián)的過程,以賦予圖像內(nèi)容更深層的含義和解釋。這個過程對於機器學(xué)習(xí)至關(guān)重要,它有助於訓(xùn)練視覺模型以更準確地識別圖像中的各個元素。透過為圖像添加標註,使得電腦能夠理解圖像背後的語義和上下文,從而提高對圖像內(nèi)容的理解和分析能力。影像標註的應(yīng)用範圍廣泛,涵蓋了許多領(lǐng)域,如電腦視覺、自然語言處理和圖

視覺模型具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,例如,輔助車輛識別道路上的障礙物,幫助疾病的檢測和診斷透過醫(yī)學(xué)影像識別。

本文主要推薦一些較好的開源免費的圖片標註工具。

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

1.Makesense.ai

http://www.miracleart.cn/link/9e411b2d0cbcc1d9cd8775e89e96774f

http://www.miracleart.cn/link/47af10edfc4c96329531345635a4baa9

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

#Makesense.ai是一個免費的線上跨平臺工具,用於標記照片,非常適合小型電腦視覺深度學(xué)習(xí)專案。它簡化了資料集的準備,標籤可以以多種格式下載。該應(yīng)用程式使用TypeScript編寫,基於React/Redux框架開發(fā)。它整合了YOLOv、在COCO資料集上預(yù)先訓(xùn)練的SSD和PoseNet等先進的AI模型,可自動化影像標註。其中AI功能基於TensorFlow.js框架,因為照片不需要傳輸?shù)剿欧?,可確保資料隱私安全。

2.Labelme

http://www.miracleart.cn/link/fd8979ada2fd5bab05e9c5f035a5c4c7

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

######################################################################################## ########Labelme是一個基於Python的圖像標註工具,支援各種標註類型,並提供自訂GUI??梢詤R出VOC和COCO格式的資料集,用於語意和實例分割。 ######功能特徵:###
  • 支援多邊形、矩形、圓形、直線、點和映像級標誌註解
  • 適用於Ubuntu、macOS和Windows
  • 標註資訊儲存為JSON檔案
  • 進階用法範例
  • 將標記指派給整個影像

將標註指定給單一面

##3.Xtreme1

http://www.miracleart.cn/link/ae9ed3423e5d1c1fe8769d705207f040

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

#Xtreme1是用於標註多重模式訓(xùn)練資料的開源平臺,提高了資料註釋、管理和本體管理的效率。其人工智慧工具旨在提高2D/3D物件偵測、3D實例分割和雷射雷達相機融合專案的效率。

    功能特徵:
  • 支援影像、3D LiDAR和2D/3D感測器融合資料集的資料標註
  • 內(nèi)建預(yù)標記和互動式模型支援2D/ 3D物件偵測、分割和分類
  • 可配置的本體中心,用於一般類別(具有層次結(jié)構(gòu))和屬性,用於模型訓(xùn)練
  • 資料管理和品質(zhì)監(jiān)測
  • 尋找和修復(fù)標籤錯誤的工具
  • 模型結(jié)果視覺化以協(xié)助模型評估
  • 用於大型語言模型的RLHF(beta版)
易於使用Docker或從原始碼安裝

4.Label Studio

#http://www.miracleart.cn/link/359f449e012b58f30cbc80ea8b9e794a

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

    Label Studio是可用於標記資料類型(如:音訊、文字、圖像、視訊和時間序列)的開源工具。
  • 它具有友善的使用者介面,可以匯出標準化格式的數(shù)據(jù),支援整合機器學(xué)習(xí)模型,並可針對特定項目進行自訂。
它是基於Apache-2.0開源授權(quán)。

5.LOST

http://www.miracleart.cn/link/254b6cccc84a3b7e5c696e67c9ef656e

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

################################################################################ ########LOST(Label Object and Save Time)是一個基於Web的圖像協(xié)同標註工具。它提供了預(yù)先建立的註釋管道,無需程式設(shè)計知識即可進行即時影像註釋,但也允許使用者定義註釋管道。 ######該應(yīng)用程式是可擴展的,可以輕鬆連接到外部檔案系統(tǒng),如S3 Bucket或Azure Blobstorage??稍诒緳C或網(wǎng)路伺服器上設(shè)置,並支援組織建立標籤樹,監(jiān)控標註流程和瀏覽器內(nèi)標註。 ######關(guān)鍵特徵:###
  • 基於Web的協(xié)同影像標註框架
  • 用於即時影像註解的預(yù)先建構(gòu)註解管道
  • 自訂的標註管道
  • #可擴充的應(yīng)用
  • 輕鬆連接到外部檔案系統(tǒng),如S3 Bucket或Azure Blobstorage
  • #在瀏覽器中實作標註過程的視覺化
  • 可在本機或網(wǎng)路伺服器上進行設(shè)定
  • 支援組織標籤樹
  • 監(jiān)控標註流程
  • 支援在瀏覽器內(nèi)標註
  • 能夠?qū)Π胱詣訕嗽]管道進行建模
  • 標註建議產(chǎn)生
  • 單一影像標註工具(SIA),用於標註bbox、多邊形、點或線
  • 多圖標註工具(MIA),用於標註整個影像群集
  • 匯出標註函數(shù)
  • 基於個人和項目的標註統(tǒng)計
  • 用於標籤組織的彩色標籤樹
  • 查看標註功
  • 管道項目進出口
  • 管道專案共享
  • 整合Jupyter-Lab,輕鬆開發(fā)管線
  • LDAP整合
  • 電子郵件通知
  • 可擴展設(shè)計,跨多臺機器分佈密集型運算流程

6.CVAT

http://www.miracleart.cn/link/ 4d91e93c7905243a769485162b66e3dc

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

##CVAT(Computer Vision Annotation Tool )是一種用於視訊和圖像標註的互動式工具,在電腦視覺中廣泛使用。它支援以數(shù)據(jù)為中心的人工智慧方法,可以免費在線上使用,也可以訂閱其他功能。 CVAT也可以私有化安裝,並為進階功能提供企業(yè)支援。

7.Gromit-MPX

http://www.miracleart.cn/link/388ac20c845a327f97edece8acba6237

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

##Gromit-MPX是一個Unix桌面環(huán)境下的標註工具,使用者可以直接在螢?zāi)簧侠L製,突出顯示感興趣的點來增強簡報。

8.MyVision15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具http://www.miracleart.cn/link/6afea581e2d33bf935e94036b41979b2

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

########## ####################

MyVision是一個免費的線上圖像標註工具,用於產(chǎn)生電腦視覺的機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練資料。支援繪製邊界框和多邊形,用於物件標註、多邊形操作,並支援各種資料集格式。它還支援使用”COCO-SSD”模型進行自動標註,可以在本地操作以確保資料隱私安全。

支援的資料格式:

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

功能特徵:

  • 為物件標註繪製邊界框和多邊形
  • 使用要素進行面操作以編輯、移除和新增點
  • 支援各種資料集格式
  • #支援使用「COCO-SSD」模型自動標註
  • #在本地運行以維護資料隱私
  • 允許匯入和繼續(xù)處理現(xiàn)有批註項目
  • 可用於將資料集從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式

#9.LabelImg

http://www.miracleart.cn/link/112a8e92dcedcda4237de18e9126b2d2

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

#LabelImg是一個受歡迎的圖像標註工具,目前已加入Label Studio社區(qū),不再積極開發(fā)。 Label Studio是一個靈活的開源數(shù)據(jù)標籤工具,適用於各種類型的數(shù)據(jù),包括圖像,文本,音頻,視頻和時間序列數(shù)據(jù)。

LabelImg中的標註資訊以PASCAL VOC格式儲存,另外,它還支援YOLO和XML格式。 ######10.Coco Annotator#########http://www.miracleart.cn/link/e3743b463beb38a2a24eebe5ecbad410################################################################################################################### COCO Annotator是一個基於Web的高效且多功能的影像標記工具,旨在為訓(xùn)練影像定位和物件偵測建立資料集。 ######它提供的功能包括段標記、物件實例追蹤以及標記具有斷開連接的可見部分的物件。它透過直覺和可自訂的介面以COCO格式儲存和匯出註釋。 ######功能特徵:###
  • 基於We的工具
  • 高效率且通用的影像標記
  • 專為影像定位和物件偵測的訓(xùn)練資料建立而設(shè)計
  • 段標號
  • 物件實例追蹤
  • 標記具有斷開的可見部分的物件
  • 以COCO格式儲存和匯出註解
  • 直覺且可自訂的介面
  • 允許使用者手動定義影像中的區(qū)域
  • 建立文字說明
  • 透過邊界框、遮罩工具或標記點進行物件標記
  • 自由形式曲線或多邊形標註
  • 直接匯出為COCO格式
  • 分割物件的
  • #新增關(guān)鍵點的能力
  • 用於資料分析的有用API端點
  • 匯入COCO格式的資料集
  • 將斷開連線的物件標註為單一實例
  • #同時使用任意數(shù)量的標籤標記影像片段
  • 允許為每個實例或物件自訂元資料
  • 進階選擇工具,如DEXTR、MaskRCNN和Magic Wand
  • 以半訓(xùn)練模型標註影像
  • 使用Google影像產(chǎn)生資料集
  • 用戶認證系統(tǒng)

11.Universal Data Tool

http://www.miracleart.cn/link/c4dc035d67bc669546c560622ac4bdd4

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

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Universal Data Tool是一個多功能的應(yīng)用程序,用於編輯和標註圖像、文字、音訊和文件等資料類型。它支援圖像分割、文字分類和音訊轉(zhuǎn)錄等任務(wù)。該工具支援即時協(xié)作,可運行於各種平臺,並支援多種資料格式。

12.RectLabel

http://www.miracleart.cn/link/1b31a4f23c784d5b162a3066fa9aaf4f

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

#Label是一個離線影像標註工具,可用於物件偵測和分割。

關(guān)鍵特徵:

  • 使用Segment Anything模型標記面與像素
  • 使用Core ML模型自動標記
  • 行和字的自動文字辨識
  • 使用孔標記面
  • 標註三次貝塞爾曲線、線段和點
  • 航空影像中面向標籤的邊界框
  • 使用骨架標記關(guān)鍵點
  • 使用畫筆和超像素標記像素
  • 快速設(shè)定物件、屬性、熱鍵和標籤
  • 在圖庫視圖中搜尋物件、屬性和圖像名稱
  • 匯出為COCO、Labelme、COML、 YOLO、DOTA和CSV格式
  • 匯出索引色彩遮罩影像和灰階蒙版影像
  • 影片到影像影格、增強影像等。

13.OpenLabeling

http://www.miracleart.cn/link/03c4207fa67ee3ea4f42c748980eda86

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

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OpenLabeling是用於標註圖像和影片的開源工具。它支援PASCAL VOC和YOLO Darknet等多種格式。

該工具已被用於:深度學(xué)習(xí)物件偵測模型、用於視覺物件追蹤的干擾感知Siamese網(wǎng)路、邊界框追蹤和用於視訊物件追蹤的OpenCV追蹤器。

14.bbox-visualizer

http://www.miracleart.cn/link/ed71773d43d53fa70ecf593c6582d9cc15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

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#################### #bbox-visualizer可以幫助使用者在物件周圍繪製邊界框,消除了對標籤定位的複雜數(shù)學(xué)計算的需求。它提供了各種視覺化類型,用於在識別後標記物件。邊界框點的資料格式為:(xmin, ymin, xmax, ymax)。 ######15.PixelAnnotationTool#########http://www.miracleart.cn/link/2e3e809d4082093c8bbf499ae9966cfc################################################################################ ## #####

PixelAnnotationTool是一個可以使用OpenCV的分水嶺演算法快速手動註解目錄中影像的工具。

使用者可以用畫筆手動標記區(qū)域,然後啟動演算法。如果初始分割需要校正,使用者可以在錯誤區(qū)域上重新繪製新的區(qū)域標註。

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一文帶您了解SHAP:機器學(xué)習(xí)的模型解釋 一文帶您了解SHAP:機器學(xué)習(xí)的模型解釋 Jun 01, 2024 am 10:58 AM

在機器學(xué)習(xí)和資料科學(xué)領(lǐng)域,模型的可解釋性一直是研究者和實踐者關(guān)注的焦點。隨著深度學(xué)習(xí)和整合方法等複雜模型的廣泛應(yīng)用,理解模型的決策過程變得尤為重要??山忉屓斯ぶ腔郏‥xplainableAI|XAI)透過提高模型的透明度,幫助建立對機器學(xué)習(xí)模型的信任和信心。提高模型的透明度可以透過多種複雜模型的廣泛應(yīng)用等方法來實現(xiàn),以及用於解釋模型的決策過程。這些方法包括特徵重要性分析、模型預(yù)測區(qū)間估計、局部可解釋性演算法等。特徵重要性分析可以透過評估模型對輸入特徵的影響程度來解釋模型的決策過程。模型預(yù)測區(qū)間估計

透過學(xué)習(xí)曲線辨識過擬合和欠擬合 透過學(xué)習(xí)曲線辨識過擬合和欠擬合 Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

本文將介紹如何透過學(xué)習(xí)曲線來有效辨識機器學(xué)習(xí)模型中的過度擬合和欠擬合。欠擬合和過擬合1、過擬合如果一個模型對資料進行了過度訓(xùn)練,以至於它從中學(xué)習(xí)了噪聲,那麼這個模型就被稱為過擬合。過度擬合模型非常完美地學(xué)習(xí)了每一個例子,所以它會錯誤地分類一個看不見的/新的例子。對於一個過度擬合的模型,我們會得到一個完美/接近完美的訓(xùn)練集分數(shù)和一個糟糕的驗證集/測試分數(shù)。略有修改:"過擬合的原因:用一個複雜的模型來解決一個簡單的問題,從資料中提取雜訊。因為小資料集作為訓(xùn)練集可能無法代表所有資料的正確表示。"2、欠擬合如

人工智慧在太空探索和人居工程中的演變 人工智慧在太空探索和人居工程中的演變 Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

1950年代,人工智慧(AI)誕生。當(dāng)時研究人員發(fā)現(xiàn)機器可以執(zhí)行類似人類的任務(wù),例如思考。後來,在1960年代,美國國防部資助了人工智慧,並建立了實驗室進行進一步開發(fā)。研究人員發(fā)現(xiàn)人工智慧在許多領(lǐng)域都有用武之地,例如太空探索和極端環(huán)境中的生存。太空探索是對宇宙的研究,宇宙涵蓋了地球以外的整個宇宙空間。太空被歸類為極端環(huán)境,因為它的條件與地球不同。要在太空中生存,必須考慮許多因素,並採取預(yù)防措施。科學(xué)家和研究人員認為,探索太空並了解一切事物的現(xiàn)狀有助於理解宇宙的運作方式,並為潛在的環(huán)境危機

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機器學(xué)習(xí)是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統(tǒng)和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學(xué)習(xí)五大派」。這五大派分別為符號派、聯(lián)結(jié)派、進化派、貝葉斯派和類推學(xué)派。 1.符號學(xué)派符號學(xué)(Symbolism),又稱符號主義,強調(diào)利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學(xué)派認為學(xué)習(xí)是一種逆向演繹的過程,透過現(xiàn)有的

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FP8和更低的浮點數(shù)量化精度,不再是H100的「專利」了!老黃想讓大家用INT8/INT4,微軟DeepSpeed團隊在沒有英偉達官方支援的條件下,硬生在A100上跑起FP6。測試結(jié)果表明,新方法TC-FPx在A100上的FP6量化,速度接近甚至偶爾超過INT4,而且比後者擁有更高的精度。在此基礎(chǔ)之上,還有端到端的大模型支持,目前已經(jīng)開源並整合到了DeepSpeed等深度學(xué)習(xí)推理框架中。這項成果對大模型的加速效果也是立竿見影──在這種框架下用單卡跑Llama,吞吐量比雙卡還要高2.65倍。一名

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