object-detection - 如何协同标注图像？

Question

我目前正在开展一个项目，该项目涉及构建模型以检测一组图像中的特定对象。

我们为生成模型而采取的第一步当然是在我们拥有的图像中标记对象。但是，问题是我们有太多图像（大约 17,000 个），我们正在寻找一种以协作方式进行标记的方法，以减少工作量。

那么，是否有任何工具可以让我们相对轻松地做到这一点？由于数据敏感问题，我们无法将图像上传到外部服务器，因此无法使用在线工具。我们希望要么在本地执行标记，然后以某种方式加入结果，要么在内部服务器中部署一个工具，以便我们都可以访问它并在那里处理图像。

标签： object-detection

Answer 1

为了减少工作量，您可以尝试协作 DL 检测和手标签应用程序。但是，DL 检测可以合并信任，您必须自行验证每张图像。我曾经使用标签图像LabelImg来注释检测工作。

对于我的工作，我计划每次单击下一张图像时自动分配标签，我只需要验证和更正它。我在LabelImg 代码的这一部分中附加了该检测的预测部分。你也可以和其他人一起尝试。

为了更容易进行多类标签，我建议您使用 YOLO 或 SSD 或任何具有快速推理的多输出检测。它可能需要一些硬代码才能使其在 LabelImg 中工作，但结果可能会稍微容易一些。