圖像標(biāo)注是向圖像添加標(biāo)簽或注釋的元數(shù)據(jù)，使圖像上的內(nèi)容具有上下文含義。這個過程在機(jī)器學(xué)習(xí)中具有重要意義，助于在訓(xùn)練視覺模型過程中準(zhǔn)確地識別圖像中的元素。

視覺模型最終的用途也非常廣泛，例如，幫助車輛識別道路上的不同物體或障礙物、通過對醫(yī)學(xué)圖像的識別幫助疾病檢測和診斷。

本文主要推薦一些較好的開源免費(fèi)的圖像標(biāo)注工具。

1.Makesense.ai

http://makesense.ai/

https://github.com/SkalskiP/make-sense

Makesense.ai是一個免費(fèi)的在線跨平臺工具，用于標(biāo)記照片，非常適合小型計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)項目。它簡化了數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備，標(biāo)簽可以以多種格式下載。該應(yīng)用程序使用TypeScript編寫，基于React/Redux框架開發(fā)。它集成了YOLOv、在COCO數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的SSD和PoseNet等先進(jìn)的AI模型，可以自動化圖像標(biāo)注。其中AI功能基于TensorFlow.js框架，因為照片不需要傳輸?shù)椒?wù)器，可確保數(shù)據(jù)隱私安全。

2.Labelme

https://github.com/labelmeai/labelme

Labelme是一個基于Python的圖像標(biāo)注工具，支持各種標(biāo)注類型，并提供自定義GUI?？梢詫?dǎo)出VOC和COCO格式的數(shù)據(jù)集，用于語義和實例分割。

功能特征：

• 支持多邊形、矩形、圓形、直線、點和圖像級標(biāo)志注釋
• 適用于Ubuntu、macOS和Windows
• 標(biāo)注信息保存為JSON文件
• 高級用法示例
• 將標(biāo)記分配給整個圖像
• 將標(biāo)注指定給單個面

3.Xtreme1

https://github.com/xtreme1-io/xtreme1

Xtreme1是一個用于標(biāo)注多模式訓(xùn)練數(shù)據(jù)的開源平臺，提高了數(shù)據(jù)注釋、管理和本體管理的效率。其人工智能工具旨在提高2D/3D對象檢測、3D實例分割和激光雷達(dá)相機(jī)融合項目的效率。

功能特征：

• 支持圖像、3D LiDAR和2D/3D傳感器融合數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)標(biāo)注
• 內(nèi)置預(yù)標(biāo)記和交互式模型支持2D/3D對象檢測、分割和分類
• 可配置的本體中心，用于一般類（具有層次結(jié)構(gòu)）和屬性，用于模型訓(xùn)練
• 數(shù)據(jù)管理和質(zhì)量監(jiān)測
• 查找和修復(fù)標(biāo)簽錯誤的工具
• 模型結(jié)果可視化以協(xié)助模型評估
• 用于大型語言模型的RLHF（beta版）
• 易于使用Docker或從源代碼安裝

4.Label Studio

https://github.com/HumanSignal/label-studio

Label Studio是一個可用于標(biāo)記數(shù)據(jù)類型（如：音頻、文本、圖像、視頻和時間序列）的開源工具。

• 它具有友好的用戶界面，可以導(dǎo)出標(biāo)準(zhǔn)化格式的數(shù)據(jù)，支持集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并可針對特定項目進(jìn)行定制。
• 它基于Apache-2.0開源許可證。

5.LOST

https://github.com/l3p-cv/lost

LOST（Label Object and Save Time）是一個基于Web的圖像協(xié)同標(biāo)注工具。它提供了預(yù)先構(gòu)建的注釋管道，無需編程知識即可進(jìn)行即時圖像注釋，但也允許用戶定義注釋管道。

該應(yīng)用程序是可擴(kuò)展的，可以輕松連接到外部文件系統(tǒng)，如S3 Bucket或Azure Blobstorage。可以在本地或Web服務(wù)器上設(shè)置，并支持組織建立標(biāo)簽樹，監(jiān)控標(biāo)注過程和瀏覽器內(nèi)標(biāo)注。

關(guān)鍵特征：

• 基于Web的協(xié)同圖像標(biāo)注框架
• 用于即時圖像注釋的預(yù)構(gòu)建注釋管道
• 自定義的標(biāo)注管道
• 可擴(kuò)展的應(yīng)用
• 輕松連接到外部文件系統(tǒng)，如S3 Bucket或Azure Blobstorage
• 在瀏覽器中實現(xiàn)標(biāo)注過程的可視化
• 可在本地或Web服務(wù)器上進(jìn)行配置
• 支持組織標(biāo)簽樹
• 監(jiān)控標(biāo)注過程
• 支持在瀏覽器內(nèi)標(biāo)注
• 能夠?qū)Π胱詣訕?biāo)注管道進(jìn)行建模
• 標(biāo)注建議生成
• 單圖像標(biāo)注工具（SIA），用于標(biāo)注bbox、多邊形、點或線
• 多圖像標(biāo)注工具（MIA），用于標(biāo)注整個圖像簇
• 導(dǎo)出標(biāo)注函數(shù)
• 基于個人和項目的標(biāo)注統(tǒng)計
• 用于標(biāo)簽組織的彩色標(biāo)簽樹
• 查看標(biāo)注功
• 管道項目進(jìn)出口
• 管道項目共享
• 集成Jupyter-Lab，輕松開發(fā)流水線
• LDAP集成
• 電子郵件通知
• 可擴(kuò)展設(shè)計，跨多臺機(jī)器分布密集型計算過程

6.CVAT

https://github.com/opencv/cvat

CVAT（Computer Vision Annotation Tool ）是一種用于視頻和圖像標(biāo)注的交互式工具，在計算機(jī)視覺中廣泛使用。它支持以數(shù)據(jù)為中心的人工智能方法，可以免費(fèi)在線使用，也可以訂閱其他功能。CVAT也可以私有化安裝，并為高級功能提供企業(yè)支持。

7.Gromit-MPX

https://github.com/bk138/gromit-mpx

Gromit-MPX是一個Unix桌面環(huán)境下的標(biāo)注工具，用戶可以直接在屏幕上繪制，突出顯示感興趣的點來增強(qiáng)演示文稿。

8.MyVision

https://github.com/OvidijusParsiunas/myvision

MyVision是一個免費(fèi)的在線圖像標(biāo)注工具，用于生成計算機(jī)視覺的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。支持繪制邊界框和多邊形，用于對象標(biāo)注、多邊形操作，并支持各種數(shù)據(jù)集格式。它還支持使用”COCO-SSD”模型進(jìn)行自動標(biāo)注，可以在本地操作以確保數(shù)據(jù)隱私安全。

支持的數(shù)據(jù)格式：

功能特征：

• 為對象標(biāo)注繪制邊界框和多邊形
• 使用要素進(jìn)行面操作以編輯、移除和添加新點
• 支持各種數(shù)據(jù)集格式
• 支持使用“COCO-SSD”模型自動標(biāo)注
• 在本地運(yùn)行以維護(hù)數(shù)據(jù)隱私
• 允許導(dǎo)入和繼續(xù)處理現(xiàn)有批注項目
• 可用于將數(shù)據(jù)集從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式

9.LabelImg

https://github.com/HumanSignal/labelImg

LabelImg是一個流行的圖像標(biāo)注工具，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(biāo)簽工具，適用于各種類型的數(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(biāo)注信息以PASCAL VOC格式保存，另外，它還支持YOLO和XML格式。

10.Coco Annotator

https://github.com/jsbroks/coco-annotator

COCO Annotator是一個基于Web的高效且多功能的圖像標(biāo)記工具，旨在為訓(xùn)練圖像定位和對象檢測創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。

它提供的功能包括段標(biāo)記、對象實例跟蹤以及標(biāo)記具有斷開連接的可見部分的對象。它通過直觀和可定制的界面以COCO格式存儲和導(dǎo)出注釋。

功能特征：

• 基于We的工具
• 高效和通用的圖像標(biāo)記
• 專為圖像定位和物體檢測的訓(xùn)練數(shù)據(jù)創(chuàng)建而設(shè)計
• 段標(biāo)號
• 對象實例跟蹤
• 標(biāo)記具有斷開的可見部分的對象
• 以COCO格式存儲和導(dǎo)出注釋
• 直觀和可定制的界面
• 允許用戶手動定義圖像中的區(qū)域
• 創(chuàng)建文本說明
• 通過邊界框、遮罩工具或標(biāo)記點進(jìn)行對象標(biāo)記
• 自由形式曲線或多邊形標(biāo)注
• 直接導(dǎo)出為COCO格式
• 分割對象的
• 添加關(guān)鍵點的能力
• 用于數(shù)據(jù)分析的有用API端點
• 導(dǎo)入COCO格式的數(shù)據(jù)集
• 將斷開連接的對象標(biāo)注為單個實例
• 同時使用任意數(shù)量的標(biāo)簽標(biāo)記圖像片段
• 允許為每個實例或?qū)ο笞远x元數(shù)據(jù)
• 高級選擇工具，如DEXTR、MaskRCNN和Magic Wand
• 用半訓(xùn)練模型標(biāo)注圖像
• 使用Google圖像生成數(shù)據(jù)集
• 用戶認(rèn)證系統(tǒng)

11.Universal Data Tool

https://github.com/UniversalDataTool/universal-data-tool

Universal Data Tool是一個多功能的應(yīng)用程序，用于編輯和標(biāo)注圖像、文本、音頻和文檔等數(shù)據(jù)類型。它支持圖像分割、文本分類和音頻轉(zhuǎn)錄等任務(wù)。該工具支持實時協(xié)作，可運(yùn)行于各種平臺，并支持多種數(shù)據(jù)格式。

12.RectLabel

https://github.com/ryouchinsa/Rectlabel-support

Label是一個離線圖像標(biāo)注工具，可用于對象檢測和分割。

關(guān)鍵特征：

• 使用Segment Anything模型標(biāo)記面和像素
• 使用Core ML模型自動標(biāo)記
• 行和詞的自動文本識別
• 使用孔標(biāo)記面
• 標(biāo)注三次貝塞爾曲線、線段和點
• 航空影像中面向標(biāo)簽的邊界框
• 使用骨架標(biāo)記關(guān)鍵點
• 使用畫筆和超像素標(biāo)記像素
• 快速設(shè)置對象、屬性、熱鍵和標(biāo)簽
• 在圖庫視圖中搜索對象、屬性和圖像名稱
• 導(dǎo)出為COCO、Labelme、COML、YOLO、DOTA和CSV格式
• 導(dǎo)出索引顏色蒙版圖像和灰度蒙版圖像
• 視頻到圖像幀、增強(qiáng)圖像等。

13.OpenLabeling

https://github.com/Cartucho/OpenLabeling

OpenLabeling是一個用于標(biāo)注圖像和視頻的開源工具。它支持PASCAL VOC和YOLO Darknet等多種格式。

該工具已被用于：深度學(xué)習(xí)對象檢測模型、用于視覺對象跟蹤的干擾感知Siamese網(wǎng)絡(luò)、邊界框跟蹤和用于視頻對象跟蹤的OpenCV跟蹤器。

14.bbox-visualizer

https://github.com/shoumikchow/bbox-visualizer

bbox-visualizer可以幫助用戶在對象周圍繪制邊界框，消除了對標(biāo)簽定位的復(fù)雜數(shù)學(xué)計算的需要。它提供了各種可視化類型，用于在識別后標(biāo)記對象。邊界框點的數(shù)據(jù)格式為：(xmin, ymin, xmax, ymax)。

15.PixelAnnotationTool

https://github.com/abreheret/PixelAnnotationTool

PixelAnnotationTool是一個可以使用OpenCV的分水嶺算法快速手動注釋目錄中圖像的工具。

用戶可以用畫筆手動標(biāo)記區(qū)域，然后啟動算法。如果初始分割需要校正，用戶可以在錯誤區(qū)域上重新繪制新的區(qū)域標(biāo)注。