對于監督學習算法而言，數據決定了任務的上限，而算法只是在不斷逼近這個上限。世界上最遙遠的距離就是我們用同一個模型，但是卻有不同的任務。但是數據標注是個耗時耗力的工作，下面介紹幾個圖像標注工具：

Labelme
Labelme適用于圖像分割任務的數據集制作：?

它來自下面的項目：https://github.com/wkentaro/labelme?
該軟件實現了最基本的分割數據標注工作，在save后將保持Object的一些信息到一個json文件中，如下：?
https://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/static/apc2016_obj3.json?
同時該軟件提供了將json文件轉化為labelimage的功能：?

labelImg
Labelme適用于圖像檢測任務的數據集制作：?
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它來自下面的項目：https://github.com/tzutalin/labelImg?
其中標簽存儲功能和“Next Image”、“Prev Image”的設計使用起來比較方便。?
該軟件最后保存的xml文件格式和ImageNet數據集是一樣的。

yolo_mark
yolo_mark適用于圖像檢測任務的數據集制作：?

它來自于下面的項目：https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark?
它是yolo2的團隊開源的一個圖像標注工具，為了方便其他人使用yolo2訓練自己的任務模型。在linux和win下都可運行，依賴opencv庫。

Vatic
Vatic適用于圖像檢測任務的數據集制作：?
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它來自下面的項目：http://carlvondrick.com/vatic/?
比較特別的是，它可以做視頻的標注，比如一個25fps的視頻，只需要隔100幀左右手動標注一下物體的位置，最后在整個視頻中就能有比較好的效果。這依賴于軟件集成的opencv的追蹤算法。

Sloth
Sloth適用于圖像檢測任務的數據集制作：?
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它來自下面的項目：?
https://github.com/cvhciKIT/sloth?
https://cvhci.anthropomatik.kit.edu/~baeuml/projects/a-universal-labeling-tool-for-computer-vision-sloth/?
在標注label的時候，該軟件可以存儲標簽，并呈現標注過的圖片中的bbox列表。

Annotorious
Annotorious適用于圖像檢測任務的數據集制作：

它來自下面的項目：?
http://annotorious.github.io/index.html?
代碼寫的相當規范，提供了相應的API接口，方便直接修改和調用。

RectLabel
RectLabel適用于圖像檢測任務的數據集制作：

它來自下面的項目：?
https://rectlabel.com/?
這是一個適用于Mac OS X的軟件，而且可以在apple app store中直接下載。

VoTT
VoTT適用于圖像檢測任務的數據集制作：?

它來自下面的項目：?
https://github.com/Microsoft/VoTT/?
微軟的開源工具，既可以標注視頻，也可以標注圖片，而且支持已有模型的集成，功能強大。

IAT – Image Annotation Tool
IAT適用于圖像分割任務的數據集制作：?
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它來自下面的項目：?
http://www.ivl.disco.unimib.it/activities/imgann/?
比較有特色的是，它支持一些基礎形狀的選擇，比如要分割的物體是個圓形的，那么分割時可以直接選擇圓形，而不是用多邊形選點。

images_annotation_programme
images_annotation_programme適用于圖像檢測任務的數據集制作：?

它來自下面的項目：?
https://github.com/frederictost/images_annotation_programme

網頁版的哦

除此之外，還有很多類似的工具，與上面的工具相比，并沒有什么特色了，我們只給出鏈接，不詳細介紹了：

ImageNet-Utils
https://github.com/tzutalin/ImageNet_Utils

labeld
https://github.com/sweppner/labeld

VIA
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/

ALT
https://alpslabel.wordpress.com/2017/01/26/alt/

FastAnnotationTool
https://github.com/christopher5106/FastAnnotationTool

LERA
https://lear.inrialpes.fr/people/klaeser/software_image_annotation
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作者：chaibubble?
來源：CSDN?
原文：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/79036312?
版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！

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https://blog.csdn.net/ui_hh8023/article/details/78902321

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