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在 PyTorch 生态中,训练目标检测模子(如 YOLOv5、Faster R-CNN)必要先对数据进行标注。以下是 6 款主流的 PyTorch 兼容标注工具,涵盖从简朴到专业的解决方案。
1. LabelImg(最常用)
- 类型:图形化标注工具(支持 YOLO/VOC 格式)
- 特点:
- 开源免费,支持 Windows/Linux/macOS。
- 直接生成 .xml (VOC) 或 .txt (YOLO) 文件。
- 快捷键利用高效(W:画框,A/D:切换图片)。
- 安装:
- pip install labelImg
- labelImg # 启动
复制代码 - 适用场景:中小规模数据集,快速标注。
2. CVAT(计算机视觉标注工具)
- 类型:Web 端专业工具(支持团队协作)
- 特点:
- 支持目标检测、分割、关键点标注。
- 可导出 YOLO、COCO、Pascal VOC 格式。
- 支持视频帧标注和自动预标注(需部署服务器)。
- 安装:
- docker-compose up -d # 使用 Docker 部署
复制代码 访问:http://localhost:8080
- 适用场景:企业级大规模标注,支持多人协作。
3. Roboflow(在线标注+增强)
- 类型:在线一站式平台(含数据增强)
- 特点:
- 无需安装,上传图片即可标注。
- 自动生成 YOLOv5/PyTorch 可直接利用的数据集。
- 内置数据增强(旋转、裁剪、亮度调解)。
- 网址:Roboflow 官网
- 适用场景:快速生成可直接训练的数据集,得当初学者。
4. LabelMe(支持多边形标注)
- 类型:MIT 开源的图形化工具
- 特点:
- 支持多边形标注(得当不规则物体)。
- 导出 JSON 格式(可转换为 COCO/YOLO)。
- 安装:
- pip install labelme
- labelme # 启动
复制代码 - 适用场景:必要精细标注(如医学图像、不规则物体)。
5. Makesense.ai(免费在线工具)
- 类型:零安装在线标注
- 特点:
- 完全免费,无需注册。
- 支持 YOLO、COCO、CSV 格式导出。
- 得当临时标注任务。
- 网址:makesense.ai
- 适用场景:临时小批量标注,无情况依赖。
6. VGG Image Annotator (VIA)
- 类型:牛津大学开发的轻量工具
- 特点:
- 单文件 HTML,无需安装。
- 支持导出 COCO 格式(需转换后供 PyTorch 利用)。
- 下载:VIA 官网
- 适用场景:学术研究,跨平台利用。
7. 标注工具对比表
工具格式支持安装难度协作功能得就地景LabelImgYOLO, VOC⭐❌快速当地标注CVATCOCO, YOLO, VOC⭐⭐⭐✅企业级团队标注RoboflowYOLO, COCO⭐✅在线标注+数据增强LabelMeJSON (转 COCO)⭐⭐❌多边形标注MakesenseYOLO, COCO⭐❌临时在线标注VIACOCO, CSV⭐❌学术研究/轻量级标注
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