告別對象檢測圖像數(shù)據(jù)手動標注的坑，用Anno-Mage半自動圖像標注工具
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本文轉(zhuǎn)載自：OpenCV學(xué)堂
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引言
大家做對象檢測模型訓(xùn)練與遷移學(xué)習(xí)時候，常常需要自己標注數(shù)據(jù)，特別是針對一些自定義的對象做標注的時候，標注數(shù)據(jù)是一項枯燥而且乏味的工作，雖然大家都知道標注數(shù)據(jù)工作很重要，特別是高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)是模型取得良好效果的必要條件，但是畢竟是基礎(chǔ)工作，很多CV開發(fā)者還是很不愿意干這個活的，手動標注考驗?zāi)托模屓吮罎ⅲ⌒【幵?jīng)標注了三天的數(shù)據(jù)就覺得很難受了，要想告別手動標注，有什么好工具，最近小編就發(fā)現(xiàn)一個很好的開源工具，可以實現(xiàn)半自動的對象檢測數(shù)據(jù)標注，然后簡單的人工檢查一下就好啦，真的是大大降低人力成本與時間成本。這個神器就是Anno-Mage
Anno-Mage
安裝該工具
git clone https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool.git依賴包版本要求：
Tensorflow >= 1.7.0OpenCV = 3.xKeras >= 2.1.3Python >= 3.5
在clone代碼庫的基礎(chǔ)上執(zhí)行
pip install -r requirements.txt即可安裝全部依賴，此外windows下面需要VS2015 VC++庫加持。
該工具通過一個通用模型對數(shù)據(jù)集進行檢測，實現(xiàn)自定義對象的標注功能，這個通用模型默認為RetinaNet，基于MSCOCO訓(xùn)練生成，支持80個類別常見對象檢測，通過它就可以實現(xiàn)80中常見對象自動標注，此外還支持add新對象檢測模型，支持更多自定義對象檢測網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)自定義對象檢測數(shù)據(jù)集的自動/半自動標注任務(wù)。
該工具的用法與詳細說明如下：
github的地址如下：
https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool好消息！
小白學(xué)視覺知識星球
開始面向外開放啦??????
下載1：OpenCV-Contrib擴展模塊中文版教程 在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：擴展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴展模塊教程中文版，涵蓋擴展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。 下載2：Python視覺實戰(zhàn)項目52講 在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：Python視覺實戰(zhàn)項目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計數(shù)、添加眼線、車牌識別、字符識別、情緒檢測、文本內(nèi)容提取、面部識別等31個視覺實戰(zhàn)項目，助力快速學(xué)校計算機視覺。 下載3：OpenCV實戰(zhàn)項目20講 在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：OpenCV實戰(zhàn)項目20講，即可下載含有20個基于OpenCV實現(xiàn)20個實戰(zhàn)項目，實現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進階。 交流群
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