MakeSense : un outil d'annotation d'images gratuit pour améliorer l'efficacité des projets de vision par ordinateur

Introduction générale

Make Sense est un outil d'annotation d'images en ligne gratuit conçu pour aider les utilisateurs à préparer rapidement des ensembles de données pour des projets de vision par ordinateur. Il ne nécessite aucune installation compliquée, il suffit d'ouvrir un accès au navigateur pour l'utiliser, il prend en charge plusieurs systèmes d'exploitation et il est idéal pour les petits projets d'apprentissage profond. Il permet aux utilisateurs d'ajouter des étiquettes aux images et d'exporter les résultats dans une variété de formats, tels que YOLO, VOC XML, et plus encore. Développé par Piotr Skalski, l'outil est écrit en TypeScript et basé sur la pile technologique React/Redux, en mettant l'accent sur la multiplateforme et la facilité d'utilisation. En outre, il intègre des modèles d'IA (par exemple YOLOv5), fournit des recommandations intelligentes et des fonctionnalités d'automatisation qui réduisent considérablement le temps consacré à l'annotation manuelle, ce qui le rend idéal pour les développeurs, les chercheurs et les débutants.

Liste des fonctions

• annotation d'imagesLe système d'étiquetage : permet d'ajouter des boîtes rectangulaires, des polygones et de nombreux autres types d'étiquettes aux images pour les tâches de détection et de segmentation des cibles.
• Étiquetage assisté par l'IALes modèles d'étiquetage : Intégrer des modèles tels que YOLOv5 pour détecter automatiquement les objets et suggérer des étiquettes afin d'améliorer l'efficacité.
• Formats d'exportation multiplesIl prend en charge les formats YOLO, VOC XML, CSV et autres, ce qui est pratique pour l'interface avec les cadres d'apprentissage profond les plus courants.
• Importation de balises existantesVous pouvez télécharger un fichier d'annotation existant (par exemple au format YOLO) pour continuer à l'éditer ou à l'améliorer.
• Gestion d'images multiplesLe logiciel permet de télécharger des images par lots, d'étiqueter ou de supprimer les images inutiles une par une.
• Raccourcis clavierLes opérations de raccourci, telles que la suppression de balises et le changement d'images, permettent d'accélérer le flux de travail.
• vue statistiqueAffiche des informations statistiques sur les objets annotés afin d'aider les utilisateurs à analyser l'ensemble de données.
• Chargement de modèles personnalisésLe système YOLOv5 : permet d'importer des modèles YOLOv5 personnalisés afin de les adapter à des besoins spécifiques.

Utiliser l'aide

Make Sense est un outil entièrement basé sur un navigateur qui ne nécessite aucune installation de logiciel et qui peut être utilisé en visitant son site web officiel ou en le déployant localement. Voici un guide détaillé pour vous aider à démarrer rapidement.

Comment démarrer

1. Utilisation en ligne
   • Ouvrez votre navigateur et visitez le site https://makesense.ai.
   • Cliquez sur le bouton "Get Started" pour accéder à l'interface principale.
   • Pas besoin de s'inscrire, il suffit de télécharger une image et de commencer à étiqueter.
2. Déploiement local (optionnel)
   Si vous souhaitez exécuter Make Sense localement, vous pouvez suivre les étapes ci-dessous :
   • conditions préalablesNode.js (recommandé v16.x.x) et npm (recommandé v8.x.x) sont installés.
   • entrepôt de clones: Entrer la commande dans le terminal git clone https://github.com/SkalskiP/make-sense.gittélécharger le code source.
   • Accès au catalogue: Entrée cd make-sense Passez au dossier du projet.
   • Installation des dépendances: Run npm install Installez les paquets nécessaires.
   • Démarrage des services: Run npm startLe navigateur ouvrira automatiquement le localhost:3000Voici une liste des produits les plus courants et les plus populaires disponibles sur le marché.
   • Déploiement Docker(Méthodes alternatives) :
     • Construire l'image miroir :docker build -t make-sense -f docker/Dockerfile .
     • Exécuter le conteneur :docker run -dit -p 3000:3000 --restart=always --name=make-sense make-sense
     • entretiens http://localhost:3000 Pour commencer.

Principales fonctions

1. téléchargement d'images

• Dans l'interface principale, cliquez sur la zone "Déposer des images ici ou cliquer pour télécharger" pour sélectionner des images locales (le téléchargement par lots est pris en charge).
• Après le téléchargement, une liste d'images s'affiche sur le côté gauche. Cliquez sur une image pour commencer l'étiquetage.

2. ajouter des étiquettes

• Étiquetage manuel: :
  • Cliquez sur l'outil Rectangle ou Polygone dans la barre d'outils supérieure.
  • Faites glisser la souris sur l'image pour dessiner la zone étiquetée et saisissez le nom de l'étiquette (par exemple, "chat", "chien") lorsque vous avez terminé.
  • Appuyez sur "Enter" pour enregistrer l'étiquette.
• Étiquetage assisté par l'IA: :
  • Cliquez sur "Use AI Assistance" et sélectionnez le modèle intégré de YOLOv5 ou téléchargez un modèle personnalisé.
  • Le système reconnaît automatiquement les objets de l'image et génère des propositions d'étiquettes que vous pouvez ajuster ou confirmer.

3. éditer et gérer les étiquettes

• Modifier les étiquettesLes étiquettes : Double-cliquez sur une zone d'étiquette existante pour la redimensionner ou la repositionner ; cliquez sur le nom de l'étiquette pour en modifier le contenu.
• Supprimer les tagsSélectionnez l'étiquette et appuyez sur "Delete" pour la supprimer.
• Supprimer l'imageDans la liste des images à gauche, sélectionnez l'image inutile et appuyez sur "Supprimer" pour la supprimer (vous devez d'abord supprimer toutes les étiquettes de l'image).

4. exportation des résultats de l'étiquetage

• Cliquez sur le bouton "Exporter" en haut et sélectionnez le format d'exportation (par exemple YOLO, VOC XML).
• Le système génère un paquet zip contenant tous les fichiers d'annotation, qui peut être téléchargé et utilisé pour former le modèle.

5. importer des étiquettes existantes

• S'il existe un fichier d'annotations (par exemple au format YOLO), la fonction .txt (Documentation) :
  • Cliquez sur "Importer des étiquettes" pour télécharger les fichiers d'images et d'étiquettes correspondants.
  • Le système chargera automatiquement les balises existantes pour que vous puissiez continuer à les modifier ou en ajouter de nouvelles.

6. utilisation de raccourcis pour améliorer l'efficacité

• Changement d'image: ← (précédent), → (suivant).
• Supprimer les tagsTouche d'effacement : Touche d'effacement.
• Sauvegarde de l'état d'avancementCtrl + S (sauvegarde automatique dans le cache du navigateur).

Fonctions vedettes

Étiquetage assisté par l'IA

L'un des points forts de Make Sense est l'intégration du modèle YOLOv5. Lorsqu'il est activé, le système scanne l'image, reconnaît automatiquement les objets courants (personnes, voitures, animaux, etc.) et génère des boîtes rectangulaires et des étiquettes suggérées. Il ne vous reste plus qu'à affiner la position ou à la confirmer, ce qui représente un gain de temps considérable. Vous pouvez télécharger votre propre modèle YOLOv5 si vous avez des besoins spécifiques :

• Sélectionnez "Load Custom Model" dans l'option "AI Assistance".
• Télécharger les formations .pt le système fera des prédictions basées sur votre modèle.

vue statistique

Après l'étiquetage, cliquez sur le bouton "Stats" et le système affichera des informations statistiques sur l'ensemble de données, telles que le nombre d'étiquettes dans chaque catégorie, leur distribution, etc. Ces informations sont très utiles pour vérifier la qualité ou l'équilibre de l'ensemble de données.

mise en garde

• Compatibilité avec les navigateursChrome ou Firefox sont recommandés pour garantir une expérience optimale.
• format de fichierLes images téléchargées sont compatibles avec les formats JPG, PNG et d'autres formats courants, et l'importation d'étiquettes est compatible avec les fichiers texte YOLO ou VOC XML.
• confidentialité des donnéesEn mode en ligne, les images sont traitées localement et ne sont pas téléchargées sur le serveur, ce qui préserve la vie privée.

Avec les étapes ci-dessus, vous pouvez facilement utiliser Make Sense pour réaliser des tâches d'annotation d'images, que vous soyez un débutant ou un développeur professionnel, vous pouvez rapidement commencer et améliorer l'efficacité de votre travail.