Аннотации к изображениям вручную - это процесс ручного определения областей изображения и создания текстового описания этих областей. Такие аннотации могут, например, использоваться для обучения алгоритмов машинного обучения для приложений компьютерного зрения .
Это список компьютерного программного обеспечения, которое можно использовать для ручного аннотирования изображений.
Программное обеспечение | Описание | Платформа | Лицензия | Рекомендации |
---|---|---|---|---|
dLabel.org | dLabel.org - это бесплатный инструмент для маркировки изображений и видео, который предоставляет веб-интерфейс для аннотаций и сервисы аннотаций. | Python, HTML, CSS, JavaScript, Vue.js | Специальная лицензия | |
Инструмент аннотации компьютерного зрения (CVAT) | Computer Vision Annotation Tool (CVAT) - это бесплатный веб-инструмент для создания аннотаций с открытым исходным кодом, который помогает маркировать видео и изображения для алгоритмов компьютерного зрения. CVAT имеет множество мощных функций: интерполяция ограничивающих рамок между ключевыми кадрами, автоматическое аннотирование с использованием TensorFlow OD API и моделей глубокого обучения в формате Intel OpenVINO IR, ярлыки для большинства критических действий, информационная панель со списком задач аннотации, LDAP и базовая авторизация, и т. д. Он был создан и использовался профессиональной командой по аннотации данных. UX и UI были оптимизированы специально для задач аннотации компьютерного зрения. | JavaScript, HTML, CSS, Python, Django | Лицензия MIT | [1] [2] [3] |
ImageTagger | Онлайн-платформа для совместной маркировки изображений. Он позволяет создавать аннотации ограничивающей рамки, многоугольников, линий и точек и включает управление пользователями, изображениями и аннотациями, проверку аннотаций и настраиваемые форматы экспорта. | Python (Django), JavaScript, HTML, CSS | Лицензия MIT | [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] |
LabelMe | Онлайн-инструмент аннотации для создания баз данных изображений для исследований компьютерного зрения. | Perl, JavaScript, HTML, CSS [11] | Лицензия MIT | [12] |
RectLabel | Инструмент аннотации изображений для маркировки изображений для обнаружения и сегментации объектов ограничивающей рамки. [13] | macOS | Специальная лицензия | [12] [14] |
Аннотатор изображений VGG (VIA) | VIA - это простой и автономный инструмент ручного аннотирования изображений, аудио и видео. Это легкий, автономный и автономный пакет программного обеспечения, который не требует установки или настройки и работает исключительно в веб-браузере. Программное обеспечение VIA позволяет аннотаторам определять и описывать пространственные области в изображениях или видеокадрах, а также временные сегменты в аудио или видео. Эти ручные аннотации можно экспортировать в текстовые форматы данных, такие как JSON и CSV, и поэтому их можно обрабатывать другими программными инструментами. VIA также поддерживает совместное аннотирование большого набора данных группой людей-аннотаторов. Лицензия BSD с открытым исходным кодом на это программное обеспечение позволяет использовать его в любом академическом проекте или коммерческом приложении. [15] | JavaScript, HTML, CSS [16] | Лицензия пункта BSD-2 | [15] [17] [18] |
VoTT (инструмент визуальной маркировки объектов) | Бесплатное электронное приложение с открытым исходным кодом для аннотации и маркировки изображений, разработанное Microsoft . | TypeScript / Electron ( Windows , Linux , macOS ) | Лицензия MIT | [19] [20] [21] [22] [23] [24] |
Рекомендации
- ^ "Intel с открытым исходным кодом CVAT, набор инструментов для маркировки данных" . VentureBeat . 2019-03-05 . Проверено 9 марта 2019 .
- ^ «Инструмент аннотации компьютерного зрения: универсальный подход к аннотации данных» . software.intel.com . 2019-03-01 . Проверено 9 марта 2019 .
- ^ "Исходный код инструмента аннотации компьютерного зрения (CVAT) на github" . Проверено 3 марта 2019 .
- ^ "Исходный код ImageTagger на github" . Проверено 25 июля 2020 года .
- ^ Marzahl, C .; Aubreville, M .; Бертрам, К. (2021 г.), «ТОЧНО: набор инструментов для совместной работы для алгоритмического аннотирования изображений с контролем версий аннотаций», Scientific Reports , 11 (1): 4343, arXiv : 2004.14595 , Bibcode : 2021NatSR..11.4343M , doi : 10.1038 / s41598-021-83827-4 , PMC 7902667 , PMID 33623058
- ^ Fiedler, N .; Bestmann, M .; Хендрих, Н. (2018), ImageTagger: Интернет-платформа с открытым исходным кодом для маркировки изображений
- ^ WF Wolves - Humanoid KidSizeTeam Описание для RoboCup 2020 (PDF) , получено 26 июля 2020 г.
- ^ 24 лучших инструмента для аннотации изображений для компьютерного зрения , 17 июля 2019 г. , данные получены 26 июля 2020 г.
- ^ Scheunemann, M .; van Dijk, S .; Мико, Р. (2019), Описание команды Bold HeartsTeam для RoboCup 2019 , arXiv : 1904.10066
- ^ Батор, М .; Мацей, П. (2019). «Инструменты аннотирования изображений для сельскохозяйственных целей: исследование требований» (PDF) . Машинная графика и зрение . 28 .
- ^ «Источник LabelMe» . Проверено 26 января 2017 года .
- ^ а б «Уменьшение боли: новый инструмент для эффективной маркировки достоверной информации на изображениях» (PDF) . Оклендский технологический университет . Проверено 13 октября 2018 .
- ^ «Страница поддержки RectLabel» . Проверено 29 марта 2017 года .
- ^ «Более быстрое обнаружение клубочков на основе R-CNN в многоцветных изображениях целых слайдов человека» . Больница Токийского университета . Проверено 4 июля 2018 .
- ^ а б Дутта, Абхишек; Зиссерман, Андрей (2019). «Программное обеспечение VIA Annotation для изображений, аудио и видео». Материалы 27-й Международной конференции ACM по мультимедиа : 2276–2279. arXiv : 1904.10699 . Bibcode : 2019arXiv190410699D . DOI : 10.1145 / 3343031.3350535 . ISBN 9781450368896. S2CID 173188066 .
- ^ "Группа визуальной геометрии / переходное отверстие" . GitLab . Проверено 5 февраля 2019 .
- ^ «Простая аннотация рамки изображения с помощью простого мода для аннотатора изображений VGG» . Пьюджет Системс . Проверено 5 февраля 2019 .
- ^ Петля, Люди в (30.10.2018). «Лучшие платформы для аннотации изображений для компьютерного зрения (+ честный обзор каждой)» . Хакерский полдень . Проверено 5 февраля 2019 .
- ^ Тунг, Лиам. «Бесплатное приложение для разработчиков ИИ: новый инструмент IBM может помечать объекты в видео за вас» . ZDNet .
- ^ Борнштейн, Аарон (Ари) (4 февраля 2019 г.). «Использование обнаружения объектов для сложных сценариев классификации изображений, часть 4» . Средний .
- ^ Соловец, Джейкоб (27 июля 2020 г.). «Начало работы с инструментом аннотации VoTT для компьютерного зрения» . Блог Roboflow .
- ^ «Лучшие инструменты аннотации с открытым исходным кодом для компьютерного зрения» . www.sicara.ai .
- ^ «За пределами анализа настроений: обнаружение объектов с помощью ML.NET» . 20 сентября 2020.
- ^ «GitHub - microsoft / VoTT: инструмент визуальной маркировки объектов: электронное приложение для построения сквозных моделей обнаружения объектов из изображений и видео» . 15 ноября 2020 г. - через GitHub.