計算機視覺領域非常好用的5個開源圖像標注工具
本文介紹了 5 個很棒的標注工具，我希望它們能幫助你創建計算機視覺數據集。
如果你是一名計算機視覺領域的數據科學家，你可能也意識到了你需要一個快速而簡單的標注工具，其原因至少是以下兩個之一:
- PoC（譯者注：Proof of Concept）或研發實驗需要創建數據集
- 保證你的數據質量，這樣它就不會影響你的深度學習算法的性能
我深入探究了計算機視覺標注領域，發現它包含了大量令人印象深刻的工具（請看如下三個超級棒的工具清單：清單一，清單二，清單三，或者查看 這個博客）。我花了相當多的時間比較最有前景的（和活躍的）項目，發現其中大部分工具都只能達到如下三個設計目標中的其中一個:
1、如果你想在標注行業展開業務，你需要：
a. 先進的項目管理功能
b. 足夠多的功能，以完成任何標注任務
c. 提高效率的自動化工具
2、如果你屬于一家創業公司，你可能需要：
a. API，或者至少是將標注工具連接到私有 API 的簡單方法
b. 直觀的用戶體驗（UX），使你臨時聘用的每個標注人員都可以立即開始工作
3、如果你只是為自己工作，你：
a. 不用關心 API 或者項目管理
b. 只是想盡快開始標注！
下面是我最喜歡的工具列表，這些工具允許為計算機視覺應用標注包圍框（用于物體檢測任務）和多邊形框（用于分割任務）。
如果你發現這些工具不能正常工作，請嘗試在 Chrome 中運行它們。
計算機視覺標注的簡要基礎知識 [可選]
在計算機視覺中，訓練算法的數據主要有三種類型:
- 圖片 + 分類器訓練標簽（ResNets）
- 包圍框 + 檢測器標簽（YOLOv3，Faster R-CNN……）
- 多邊形 + 用于分割應用程序標簽（Mask R-CNN）
注意分割數據（藍色）與檢測數據（紫色）的差異
正如你很可能已經意識到的，對于 AI 項目來說，成功的最重要的影響因素之一是你可以使用的“優質數據”的數量。我所說的計算機視覺應用的“優質數據”是指:
- 每個圖片 / 標注都有一個恰當的標簽
- 每個邊界框或多邊形都緊致地包圍著要訓練的物體。
即使后一種定義明顯缺乏客觀性，但我們希望我們的算法能夠達到人類的水平。因此，我們需要“人類水平”的標注。
打標公司的最佳開源標注工具
計算機視覺標注工具（CVAT）
計算機視覺標注工具（CVAT）
在推出 OpenCV 近 20 年后，Intel 在計算機視覺領域再次發力，并發布了 CVAT，這是一個非常強大和完整的標注工具。盡管它需要一些時間來學習和掌握，但它包含了大量的功能來標注計算機視覺數據。
優點：
- 它很容易安裝和擴展，因為它是一個運行在 Docker 中的 Web 應用程序
- 它包含了許多自動化工具（如使用 TensorFlow 物體檢測 API 的自動標注、視頻插值……）
- 它允許協同工作管理，這樣團隊中的不同成員就可以在同一個標注任務上協同工作
缺點：
- UI 相當復雜。例如，對于初次設置標注任務的用戶而言，這可能會非常棘手
- 一開始用起來不是很直觀，可能需要幾天的時間來掌握
- 只能運行于 Chrome，所以如果你擔心谷歌……，你必須找到其他變通辦法
點擊這里查看在線演示：https://c.onepanel.io/onepanel-demo/projects/cvat-public-demo/workspaces！
創業公司的最佳開源標注工具
可視化對象標注工具（VoTT）
可視化對象標注工具（VoTT）
VoTT 是由微軟開發的，它提供了非常棒的用戶體驗，這可能會在你標注時為你節省大量的時間和精力。而且，創建項目也很直接，所以你可以不用深入閱讀其文檔就能使用它。
優點：
- 代碼寫得非常好（在 React 中），并且完美地定義了接口，因此獲取代碼和添加所需的額外功能都很容易
- 正如我所說的，UX 是完美的，它有一個黑色的主題和一個跟隨鼠標的虛線網格，所以很容易知道從哪里開始標注一個邊界框。這看起來像是一種額外嘉獎，但是相信我，這對于標注來說真的很重要！
- 它提出使用深度學習算法來自動檢測對象（它附帶了在 COCO 數據集上訓練的 SSD 模型）
- 它是一個 web 應用程序和一個電子應用程序。這使你可以將它作為一個重客戶端使用，也可以將它作為 web 瀏覽器中運行的應用程序來使用
缺點：
- 要使用 web 應用程序版本，你需要將數據托管在微軟的云計算服務 Azure 上（然而，電子版應用程序允許你在硬盤上使用數據，但需要使用 npm 安裝程序）
- 它沒有提供一個內置的 API（但是，通過調整代碼，使你的私有 API 能夠與之通信，這是非常容易的）
- 你不能給整張圖片貼標簽：你只被允許繪制帶有相關標簽的邊界框（或多邊形）。因此，它不適合創建 分類數據庫
點擊 https://vott.z5.web.core.windows.net/ 查看網頁應用程序！
DataTurks
DataTurks
DataTurks 是一家成立于 2018 年的初創公司，提供圖片、視頻和文字的標注服務。然而，直到最近它才成為開源軟件（這可能與沃爾瑪在 2019 年 2 月買下了它有關），此前你都必須向其付費。盡管在那之后，他們幾乎沒有對外發聲，而且似乎已經停止了任何開發，但是這個標注工具非常棒，而且現在是免費的！
當你使用它的時候，不用在意任何許可，也不用考慮隨處可見的任何非商業用途的限制條款。Dataturks 現在免費啦，而且你可以使用它的所有功能（我已經嘗試和測試過了）！
優點：
- 說起 CVAT，它是一個在 Docker 中運行的 Web 應用程序（查看 https://medium.com/@dataturks/dataturks-on-prem-a-fully-self-hosted-data-annotation-solution-86b455bf0634 獲取 Docker 圖像）
- 允許協作和異步工作：處理相同數據集的兩個隊友不會得到相同的圖像進行標注
- 提出一種用于創建和獲取標注任務的 API
缺點：
- DataTurks 似乎已經停止了其產品的開發
- UX 還可以，但是一些小小的調整還可以讓它變得更好
- 點擊 https://dataturks.com/projects/Dataturks 查看在線演示！
自定義最好的開源圖像標注工具
Make-Sense
MakeSense.ai
Make-sense 在 2019 年 6 月剛剛發布，并且已經擁有了令人難以置信的用戶體驗。開始啟動打標從來沒有這么快！進入網站，拖放你的圖片，即可開始標注。
優點：
- 快速，高效，但最重要的是，簡單!
- 很酷的用戶體驗
- 至于你上傳的圖片的隱私問題，不要擔心，因為他們說:“【我們】不會存儲你的圖片，因為我們不會把它們發送到任何地方。”
缺點：
- 不提供任何項目管理功能
- 也不提供任何 API
點擊 https://www.makesense.ai/ 開始打標！
我希望這篇文章能夠幫助你選擇一個適合你需要的打標工具，如果你找到了更好的工具，請盡管在評論區告訴我們！
P.S. 以下是其他一些工具的簡短列表，這些工具盡管我沒有提到，但是都很酷。
- VGG VIA，一個非常容易使用的標注器，其由牛津機器人實驗室開發。它被編碼在單個的 html/js 文件里，所以它很容易進行開發！
- LabelMe，由麻省理工學院開發的。在 這里 可以看到一個在線版本，或者在 這里 可以運行它。
- Coco-Annotator 似乎功能很齊全，但它是最近才出現的（用戶身份驗證系統、API 接入點）。查看 這里 的演示（用戶名：admin 密碼：password）
