半自动标注工具,批量标注

半自动标注工具,批量标注

(｀▽′) 半自动标注工具PPOCRLabel在Windows环境下的使用项目代码地址：https://github/PaddlePaddle/PaddleOCR创建虚拟环境（python3.6由我安装）更新pip：pipinstall--upgradepip本文主要介绍半自动标注工具pyOpenAnnotate。该工具基于Python和OpenCV实现。最新版本是0.4.0。可以安装使用以下命令：pipinstallpyOpenAnnotateDetails

＋▽＋ LabelStudio是一款优秀的标注软件，涵盖了图像分类、物体检测、分割等数据集标注领域的功能。 本文将以苗苗数据集的图片为例来演示这些半自动标注过程。 与大规模遥感解译相比，我认为半自动提取非常适合样本标注。主要原因是：1）样本标注一般是稀疏目标标注，半自动提取的概率也很高；2）即使提取效果不好，也要切换工具和手动

labelbox是一款多功能数据标注工具，支持图像分割、图像分类、文本分类标注。操作简单、快速、实用，用途广泛。 ImageLabelImageLabeli是一个基于Qt和Opencv的图像分割和标注工具。它是一个基于labelImg和YOLOv5的半自动标注工具。它通过现有的YOLOv5PyTorch模型对数据集进行半自动标注。 它的原理其实很简单，使用COCO数据集训练的YOLOv5模型，在你的数据中

开始半自动标注点击标签开始标注，需要打开自动标注的开关，建议勾选自动接受标注建议，然后点击右侧的智能工具，切换到点，选择下面的标签来设计一个半自动标注工具，用于分割，没有像素标注，而是多边形框。 然后，就可以很容易地确定多边形的顶点，同时，使用算法从矩形框架预测多边形框架是加速标记的好方法。

新发布的数据合成工具Style-Text：可以批量合成大量与目标场景相似的图像，经多场景验证，效果提升15%以上。 新发布的半自动数据标注工具PPOCRLabel：有了它，数据标注工作更加高效。标注工具根据自动化程度可分为手动标注、半自动、自动三种。 其中，半自动标注是指手工数据标注与自动化工具相结合。 11.1数据标签系统概述第11章工程11.1.1典型数据标注平台