MakeSense: uma ferramenta de anotação de imagens de uso gratuito para aumentar a eficiência do projeto de visão computacional

Introdução geral

O Make Sense é uma ferramenta gratuita de anotação de imagens on-line criada para ajudar os usuários a preparar rapidamente conjuntos de dados para projetos de visão computacional. Ela não requer instalação complicada, basta abrir um acesso ao navegador para usá-la, é compatível com vários sistemas operacionais e é ideal para pequenos projetos de aprendizagem profunda. Ele permite que os usuários adicionem rótulos às imagens e exportem os resultados para uma variedade de formatos, como YOLO, VOC XML e outros. Desenvolvida por Piotr Skalski, a ferramenta é escrita em TypeScript e baseada na pilha de tecnologia React/Redux, com ênfase na multiplataforma e na facilidade de uso. Além disso, ela integra modelos de IA (por exemplo, YOLOv5), fornece recomendações inteligentes e recursos de automação que reduzem drasticamente o tempo gasto na anotação manual, tornando-a ideal para desenvolvedores, pesquisadores e iniciantes.

Lista de funções

• anotação de imagensRótulo: suporta a adição de caixas retangulares, polígonos e muitos outros tipos de rótulos a imagens para tarefas de detecção e segmentação de alvos.
• Etiquetagem assistida por IAIntegração de modelos como o YOLOv5 para detectar automaticamente objetos e sugerir rótulos para aumentar a eficiência.
• Vários formatos de exportaçãoEle é compatível com YOLO, VOC XML, CSV e outros formatos, o que é conveniente para a interface com as principais estruturas de aprendizagem profunda.
• Importação de tags existentesVocê pode carregar um arquivo de anotação existente (por exemplo, no formato YOLO) para continuar editando ou melhorando-o.
• Gerenciamento de várias imagensSuporte ao upload de imagens em lote, rotulando ou excluindo imagens inúteis uma a uma.
• Atalhos de tecladoFornece operações de atalho, como exclusão de tags e troca de imagens, para acelerar o fluxo de trabalho.
• visão estatísticaInformações estatísticas sobre os objetos anotados: exibe informações estatísticas sobre os objetos anotados para ajudar os usuários a analisar o conjunto de dados.
• Carregamento de modelos personalizadosPermite a importação de modelos personalizados do YOLOv5 para se adaptar a necessidades específicas.

Usando a Ajuda

O Make Sense é uma ferramenta totalmente baseada em navegador que não requer instalação de software e pode ser usada visitando seu site oficial ou em uma implantação local. Aqui está um guia detalhado para ajudá-lo a começar rapidamente.

Como começar

1. Uso on-line
   • Abra seu navegador e acesse https://makesense.ai.
   • Clique no botão "Get Started" (Iniciar) para acessar a interface principal.
   • Não é necessário se registrar, basta carregar uma imagem e começar a etiquetar.
2. Implementação local (opcional)
   Se você quiser executar o Make Sense localmente, siga as etapas abaixo:
   • pré-condiçõesNode.js: Certifique-se de que o Node.js (recomendado v16.x.x) e o npm (recomendado v8.x.x) estejam instalados.
   • armazém de clonesDigite o comando no terminal git clone https://github.com/SkalskiP/make-sense.git, faça o download do código-fonte.
   • Acesso ao catálogo: Entrada cd make-sense Mude para a pasta do projeto.
   • Instalação de dependências: Executar npm install Instale os pacotes necessários.
   • Início dos serviços: Executar npm startO navegador abrirá automaticamente o localhost:3000A seguir, apresentamos uma lista dos produtos mais populares e mais procurados disponíveis no mercado.
   • Implementação do Docker(Métodos alternativos):
     • Construa a imagem espelhada:docker build -t make-sense -f docker/Dockerfile .
     • Execute o contêiner:docker run -dit -p 3000:3000 --restart=always --name=make-sense make-sense
     • entrevistas http://localhost:3000 Primeiros passos.

Funções principais

1. upload de imagens

• Na interface principal, clique na área "Drop images here or click to upload" para selecionar imagens locais (há suporte para upload em lote).
• Após o upload, uma lista de imagens será exibida no lado esquerdo; clique em qualquer imagem para começar a etiquetar.

2. adição de rótulos

• Etiquetagem manual::
  • Clique na ferramenta Retângulo ou Polígono na barra de ferramentas superior.
  • Arraste o mouse sobre a imagem para desenhar a área rotulada e digite o nome do rótulo (por exemplo, "cat", "dog") quando terminar.
  • Pressione "Enter" para salvar a etiqueta.
• Etiquetagem assistida por IA::
  • Clique em "Use AI Assistance" e selecione o modelo integrado do YOLOv5 ou carregue um modelo personalizado.
  • O sistema reconhece automaticamente os objetos na imagem e gera rótulos sugeridos que você pode ajustar ou confirmar.

3. edição e gerenciamento de rótulos

• Modificar tagsClique duas vezes em uma área de rótulo existente para redimensioná-la ou reposicioná-la; clique no nome do rótulo para alterar o conteúdo.
• Excluir tagsSelecione a etiqueta e pressione "Delete" para removê-la.
• Excluir imagemNa lista de imagens à esquerda, selecione a imagem inútil e pressione "Delete" (Excluir) para removê-la (primeiro você precisa excluir todos os rótulos da imagem).

4. exportação dos resultados da etiquetagem

• Clique no botão "Export" na parte superior e selecione o formato de exportação (por exemplo, YOLO, VOC XML).
• O sistema gera um pacote zip contendo todos os arquivos de anotação, que podem ser baixados e usados para treinar o modelo.

5. importação de rótulos existentes

• Se houver um arquivo de anotação existente (por exemplo, no formato YOLO), o .txt (Documentação):
  • Clique em "Import Labels" (Importar etiquetas) para carregar os arquivos de imagem e etiqueta correspondentes.
  • O sistema carregará automaticamente as tags existentes para que você continue editando ou adicione novas tags.

6. uso de atalhos para aumentar a eficiência

• Troca de imagens: ← (anterior), → (seguinte).
• Excluir tagsTecla Delete: Tecla Delete.
• Salvando o progressoCtrl + S (salvar automaticamente no cache do navegador).

Funções em destaque

Etiquetagem assistida por IA

Um dos destaques do Make Sense é a integração do modelo YOLOv5. Quando ativado, o sistema escaneia a imagem, reconhece automaticamente objetos comuns (por exemplo, pessoas, carros, animais etc.) e gera caixas retangulares e rótulos sugeridos. Tudo o que você precisa fazer é ajustar a posição ou confirmá-la, economizando muito tempo. Você pode carregar seu próprio modelo YOLOv5 se tiver necessidades específicas:

• Selecione "Load Custom Model" (Carregar modelo personalizado) na opção "AI Assistance" (Assistência de IA).
• Upload treinado .pt o sistema fará previsões com base em seu modelo.

visão estatística

Depois de rotular, clique no botão "Stats" (Estatísticas) e o sistema exibirá informações estatísticas sobre o conjunto de dados, como o número de rótulos em cada categoria, sua distribuição e assim por diante. Isso é muito útil para verificar a qualidade ou o equilíbrio do conjunto de dados.

advertência

• Compatibilidade do navegadorRecomendamos o uso do Chrome ou Firefox para garantir a melhor experiência.
• formato de arquivoAs imagens carregadas são compatíveis com JPG, PNG e outros formatos comuns, e a importação de etiquetas é compatível com arquivos de texto YOLO ou VOC XML.
• privacidade de dadosNo modo on-line, as imagens são processadas apenas localmente e não são carregadas no servidor, protegendo a privacidade.

Com as etapas acima, você pode usar facilmente o Make Sense para concluir tarefas de anotação de imagens, seja você um desenvolvedor iniciante ou profissional, pode começar rapidamente e aumentar a eficiência do trabalho.