MakeSense: бесплатный инструмент для аннотирования изображений, повышающий эффективность проектов по компьютерному зрению

Общее введение

Make Sense - это бесплатный онлайн-инструмент для аннотирования изображений, призванный помочь пользователям быстро подготовить наборы данных для проектов по компьютерному зрению. Он не требует сложной установки, для его использования достаточно открыть доступ в браузере, поддерживает множество операционных систем и идеально подходит для небольших проектов по глубокому обучению. Она позволяет добавлять метки к изображениям и экспортировать результаты в различные форматы, такие как YOLO, VOC XML и другие. Разработанный Петром Скальски, инструмент написан на TypeScript и основан на технологическом стеке React/Redux, с акцентом на кроссплатформенность и простоту использования. Кроме того, он интегрирует модели искусственного интеллекта (например, YOLOv5), предоставляет интеллектуальные рекомендации и функции автоматизации, которые значительно сокращают время, затрачиваемое на ручное аннотирование, что делает его идеальным для разработчиков, исследователей и новичков.

Список функций

• аннотация изображения: Поддерживает добавление прямоугольных квадратов, многоугольников и многих других типов меток к изображениям для задач обнаружения и сегментации целей.
• Маркировка с помощью искусственного интеллекта: Интеграция моделей, таких как YOLOv5, для автоматического обнаружения объектов и предложения меток для повышения эффективности.
• Несколько форматов экспортаОн поддерживает форматы YOLO, VOC XML, CSV и другие, что удобно для взаимодействия с основными фреймворками глубокого обучения.
• Импорт существующих тегов: Вы можете загрузить существующий файл аннотации (например, в формате YOLO), чтобы продолжить его редактирование или улучшение.
• Управление несколькими изображениями: Поддерживает пакетную загрузку изображений, маркировку или удаление бесполезных изображений по одному.
• Ярлыки клавиатуры: Обеспечьте быстрые операции, такие как удаление тегов и переключение изображений, чтобы ускорить рабочий процесс.
• статистическое представление: Отображает статистическую информацию об аннотированных объектах, чтобы помочь пользователям проанализировать набор данных.
• Загрузка пользовательских моделей: Позволяет импортировать пользовательские модели YOLOv5 для адаптации к конкретным потребностям.

Использование помощи

Make Sense - это полностью браузерный инструмент, который не требует установки программного обеспечения и может быть использован путем посещения официального сайта или локального развертывания. Здесь представлено подробное руководство, которое поможет вам быстро начать работу.

Как начать

1. Использование в режиме онлайн
   • Откройте браузер и посетите сайт https://makesense.ai.
   • Нажмите кнопку "Начать работу", чтобы войти в основной интерфейс.
   • Не нужно регистрироваться, просто загрузите изображение и начинайте наклеивать этикетки.
2. Локальное развертывание (необязательно)
   Если вы хотите запустить Make Sense локально, выполните следующие действия:
   • предварительные условия: Убедитесь, что установлены Node.js (рекомендуется версия 16.x.x) и npm (рекомендуется версия 8.x.x).
   • склад клонов: Введите команду в терминале git clone https://github.com/SkalskiP/make-sense.git, скачать исходный код.
   • Доступ к каталогу: Вход cd make-sense Перейдите в папку проекта.
   • Установка зависимостей: Беги npm install Установите необходимые пакеты.
   • Начальные услуги: Беги npm startБраузер автоматически откроет localhost:3000Ниже приведен список наиболее популярных и востребованных продуктов, представленных на рынке.
   • Развертывание Docker(Альтернативные методы):
     • Постройте зеркальное отражение:docker build -t make-sense -f docker/Dockerfile .
     • Запустите контейнер:docker run -dit -p 3000:3000 --restart=always --name=make-sense make-sense
     • интервью http://localhost:3000 Начало работы.

Основные функции

1. Загрузка изображений

• В главном интерфейсе нажмите на область "Drop images here or click to upload", чтобы выбрать локальные изображения (поддерживается пакетная загрузка).
• После загрузки слева появится список изображений, нажмите на любое из них, чтобы начать маркировку.

2. Добавление этикеток

• Ручная маркировка::
  • Нажмите на инструмент "Прямоугольник" или "Многоугольник" на верхней панели инструментов.
  • Проведите мышкой по картинке, чтобы нарисовать область с надписью, и введите название надписи (например, "кошка", "собака"), когда закончите.
  • Нажмите "Enter", чтобы сохранить этикетку.
• Маркировка с помощью искусственного интеллекта::
  • Нажмите "Использовать помощь искусственного интеллекта" и выберите встроенную модель YOLOv5 или загрузите пользовательскую модель.
  • Система автоматически распознает объекты на снимке и генерирует предлагаемые метки, которые вы можете настроить или подтвердить.

3. Редактирование и управление этикетками

• Изменить теги: Дважды щелкните по существующей области этикетки, чтобы изменить ее размер или положение; щелкните по названию этикетки, чтобы изменить ее содержимое.
• Удалить теги: Выберите ярлык и нажмите "Удалить", чтобы удалить его.
• Удалить изображение: В списке изображений слева выберите ненужное изображение и нажмите "Удалить", чтобы удалить его (сначала нужно удалить все метки изображения).

4. Экспорт результатов маркировки

• Нажмите кнопку "Экспорт" в верхней части и выберите формат экспорта (например, YOLO, VOC XML).
• Система генерирует zip-пакет, содержащий все файлы аннотаций, который можно загрузить и использовать для обучения модели.

5. Импорт существующих этикеток

• Если существует существующий файл аннотаций (например, в формате YOLO), то .txt (Документация):
  • Нажмите "Импорт этикеток", чтобы загрузить соответствующие файлы изображений и этикеток.
  • Система автоматически загрузит существующие теги, чтобы вы могли продолжить их редактирование или добавить новые.

6. использование быстрых клавиш для повышения эффективности

• Переключение изображений: ← (предыдущий), → (следующий).
• Удалить теги: клавиша удаления.
• Сохранение прогресса: Ctrl + S (автосохранение в кэш браузера).

Основные функции

Маркировка с помощью искусственного интеллекта

Одной из главных особенностей Make Sense является интеграция модели YOLOv5. При включении этой функции система сканирует изображение, автоматически распознает обычные объекты (например, людей, автомобили, животных и т. д.) и генерирует прямоугольные рамки и предлагаемые метки. Все, что вам нужно сделать, - это уточнить положение или подтвердить его, что значительно экономит время. Вы можете загрузить свою собственную модель YOLOv5, если у вас есть особые потребности:

• Выберите "Загрузить пользовательскую модель" в опции "AI Assistance".
• Загрузка обученных .pt файл, система будет делать прогнозы на основе вашей модели.

статистическое представление

После нанесения меток нажмите кнопку "Статистика", и система отобразит статистическую информацию о наборе данных, например количество меток в каждой категории, их распределение и т. д. Это очень полезно для проверки качества или сбалансированности набора данных.

предостережение

• Совместимость с браузерамиДля наилучшего восприятия рекомендуется использовать браузеры Chrome или Firefox.
• формат файлаЗагружаемые изображения поддерживают JPG, PNG и другие распространенные форматы, а импорт этикеток - текстовые файлы YOLO или VOC XML.
• конфиденциальность данных: В онлайн-режиме изображения обрабатываются только локально и не загружаются на сервер, что обеспечивает конфиденциальность.

С помощью описанных выше шагов вы сможете легко использовать Make Sense для выполнения задач по аннотированию изображений, независимо от того, являетесь ли вы новичком или профессиональным разработчиком, вы сможете быстро приступить к работе и повысить ее эффективность.