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LabelMe数据标注软件介绍和下载

数据标注软件介绍使用 和下载


文章目录

  • 数据标注软件介绍使用 和下载
  • 1. 什么是 LabelMe?
  • 2. LabelMe 的主要特点和优势
  • 3. LabelMe 的主要用途
  • 4. LabelMe 的工作流程
  • 5. 传说门
  • 总结


1. 什么是 LabelMe?

LabelMe 是由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MIT CSAIL)于2008年启动的一个项目。它最初是一个在线的众包标注平台,旨在创建一个庞大的、带有丰富对象标注的公共图像数据集。后来,它演变成一个独立的、可下载到本地使用的桌面应用程序。

简单来说,LabelMe 是一个让你能够在图片上“圈出”或“框出”你感兴趣的物体,并给它们打上标签(例如:“汽车”、“行人”、“猫”)的软件。 这些带有标签的图片最终会成为训练机器学习模型(尤其是深度学习模型)的宝贵“教材”。

2. LabelMe 的主要特点和优势

LabelMe 之所以能在众多标注工具中脱颖而出,并被学术界和工业界广泛使用,得益于其以下几个核心特点:

开源且免费: LabelMe 是完全开源的,这意味着任何人都可以免费下载、使用、修改甚至分发它。这为预算有限的学术研究和小团队提供了极大的便利。

多边形标注(Polygon Annotation): 这是 LabelMe 最核心、最强大的功能。与只能画矩形框的工具不同,LabelMe 允许用户通过逐点点击,精确地勾勒出任意不规则物体的轮廓。这个功能对于需要像素级精度的 图像分割(Image Segmentation) 任务至关重要。

支持多种标注类型:

矩形(Rectangle): 常用于 目标检测(Object Detection) 任务,快速框出物体的大致位置。

圆形(Circle)、线段(Line)、点(Point): 满足一些特定场景的标注需求,如关键点定位等。

跨平台兼容性: LabelMe 是用 Python 语言和 Qt 图形库构建的,因此可以无缝地在 Windows、macOS 和 Linux 三大主流操作系统上运行。

简洁直观的标注格式: 它将每张图片的标注信息保存为一个与图片同名的 JSON (.json) 文件。这种格式是人类可读的,也非常便于计算机程序解析和处理,已成为事实上的行业标准之一。

可定制化:- 用户可以非常方便地创建和管理自己的标签列表,以适应千差万别的项目需求。

3. LabelMe 的主要用途

LabelMe 主要服务于以下计算机视觉任务的数据集创建:

图像分割(Image Segmentation): 通过多边形工具精确勾勒物体轮廓,为模型提供像素级的分类信息。

目标检测(Object Detection): 使用矩形工具框出图像中所有感兴趣的目标,并为其分类。

实例分割(Instance Segmentation): 图像分割的延伸,不仅要分割出物体,还要区分开同类别的不同个体(比如区分开图片中的每一辆车)。

图像分类(Image Classification): 虽然不是主要功能,但通过对图像中的关键对象进行标注,也可以辅助分类任务。

4. LabelMe 的工作流程

使用 LabelMe 进行标注通常遵循以下简单的流程:

安装软件: 通过简单的命令行指令(pip install labelme)即可安装。

打开图片(或文件夹): 启动软件后,直接打开需要标注的单张图片或整个图片文件夹。

选择标注工具: 从工具栏中选择“创建多边形”或“创建矩形”等工具。

进行标注: 在图片上用鼠标勾勒或框选出目标物体。

输入标签: 完成勾勒后,在弹出的对话框中为该物体输入一个标签名。

保存: 保存后,会在图片目录下生成一个包含所有标注信息的 .json 文件。

重复操作: 继续标注下一张图片,直到完成整个数据集。

5. 传说门

  • csdn 免费下载
    在这里插入图片描述

  • Git hub 下载 labelme

在这里插入图片描述

  • label me官网网站
    -

  • 在线 label me

在这里插入图片描述

总结

总而言之,LabelMe 是一款功能强大、灵活且用户友好的图像标注工具。它凭借其经典的多边形标注功能和开源免费的特性,成为了计算机视觉领域研究人员、工程师和学生入门及进行数据标注的首选工具之一。如果你正在进行一个需要自定义图像标注数据的项目,LabelMe 绝对是一个值得你首先考虑和学习的工具。

http://www.dtcms.com/a/300618.html

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