常用的深度学习自动标注软件

0. 简介

自动标注软件是一个非常节省人力资源的操作,而随着深度学习的发展,这些自动化标定软件也越来越多。本文章将会着重介绍其中比较经典的自动标注软件

1. AutoLabelImg

AutoLabelImg 除了labelimg的初始功能外,额外包含十多种辅助标注功能,分别在Annoatate-tools和Video-tools两个新菜单栏下面,具体如下:

  • 自动标注:基于yolov5的模型自动标注,将yolov5的检测结果转化为.xml标注文件
  • 追踪标注:基于opencv的追踪模块实现的视频自动标注,标注开始的一帧,利用追踪预测后续的一段视频
  • 放大镜:鼠标附近区域的放大展示,方便标注一些微小目标,放大镜功能可以选择开启或关闭
  • 数据增强:随机使用平移,翻转,缩放,亮度,gama,模糊等手段增强图片
  • 查询系统:十多种新功能,不知道是干嘛的?没关系,搜索一下就可以了,支持模糊搜索
  • 其他批量处理工具如:类别筛选/重命名/统计、标注文件属性校正、视频提取/合成、图片重命名等,欢迎通过软件中查询系统获取详细介绍,或者直接上手体验

2. X-AnyLabeling

X-AnyLabeling 是一款全新的交互式自动标注工具,其基于AnyLabeling进行构建和二次开发,在此基础上扩展并支持了许多的模型和功能,并借助Segment Anything和YOLO等主流模型提供强大的 AI 支持。

  • 支持多边形、矩形、圆形、直线和点的图像标注。
  • 支持文本检测、识别和KIE(关键信息提取)标注。
  • 支持检测-分类级联模型进行细粒度分类。
  • 支持一键人脸和关键点检测功能。
  • 支持PaddlePaddle、OpenMMLab、Pytorch-TIMM等主流深度学习框架。
  • 支持转换成标准的COCO-JSON、VOC-XML以及YOLOv5-TXT文件格式。
  • 提供先进的检测器,包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX以及DETR系列模型。

3. LabelTrack

LabelTrack是为多目标跟踪MOT写的一个自动标注工具,它可以通过导入视频流等操作完成快速的行人标注

导入mp4文件或视频帧文件夹
手动标注
修改标注框,包括大小,标签,ID等信息
采用SOTA目标跟踪模型对视频帧进行预跟踪
导出和导入VisDrone格式数据集

4. PLabel

这个工具是由鹏城实验室自主研发,集成视频抽帧,目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法,实现了对图像,视频的自动标注,并可以对自动算法的结果进行人工标注,最终得到标注结果,同时也可以对视频、图片、医疗(包括dicom文件及病理图像)相关的数据进行人工标注,标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。目前也新增新增基于GPU的Segment Anything分割自动标注镜像,可分割任意图片。

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