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基于Web的视频与图像标注工具CVAT(Python)

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简介:
CVAT是一款功能强大的基于Web的视频和图像标注工具,使用Python开发,为机器学习项目提供精确的数据标注服务。 Computer Vision Annotation Tool (CVAT) 是一个基于Web的工具,用于为计算机视觉算法标注视频和图像。CVAT是一款免费在线交互式视频和图像注释工具,我们的团队正在使用它来注释具有不同属性的数百万个对象。许多 UI 和 UX 决策都是根据专业数据注释团队提供的反馈进行调整。 文档包括安装指南、用户手册以及 Django REST API 文档等资源。此外还有 Datumaro 数据集框架介绍和命令行界面说明,支持多种格式的数据导入导出功能,例如 CVAT XX 图像或视频的标注文件转换为其他常用格式如 PASCAL VOC 或 YOLO 格式。 CVAT 提供了丰富的注释模式选择:包括标准注释、属性标记、分割任务及半自动分割。用户可以利用多边形教程来学习如何进行精确的手动分割操作,并且支持多种常见的标注文件格式,便于数据导入导出和跨平台协作使用。

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客服
客服
  • WebCVATPython
    优质
    CVAT是一款功能强大的基于Web的视频和图像标注工具,使用Python开发,为机器学习项目提供精确的数据标注服务。 Computer Vision Annotation Tool (CVAT) 是一个基于Web的工具,用于为计算机视觉算法标注视频和图像。CVAT是一款免费在线交互式视频和图像注释工具,我们的团队正在使用它来注释具有不同属性的数百万个对象。许多 UI 和 UX 决策都是根据专业数据注释团队提供的反馈进行调整。 文档包括安装指南、用户手册以及 Django REST API 文档等资源。此外还有 Datumaro 数据集框架介绍和命令行界面说明,支持多种格式的数据导入导出功能,例如 CVAT XX 图像或视频的标注文件转换为其他常用格式如 PASCAL VOC 或 YOLO 格式。 CVAT 提供了丰富的注释模式选择:包括标准注释、属性标记、分割任务及半自动分割。用户可以利用多边形教程来学习如何进行精确的手动分割操作,并且支持多种常见的标注文件格式,便于数据导入导出和跨平台协作使用。
  • Python和OpenCV分割
    优质
    本项目开发了一款利用Python和OpenCV库实现的高效图像分割与标注工具,旨在为计算机视觉研究者提供便捷精准的数据预处理解决方案。 基于OpenCV窗口的图像分割标注工具可以读取bmp、jpg、jpeg等多种格式的图片,并将标注结果保存为png格式的图像,适用于图像分割网络的应用场景。
  • CVAT:功能强大且高效计算机
    优质
    CVAT是一款专为计算机视觉任务设计的强大而高效的图像和视频标注工具。它支持多种标注格式,适用于对象检测、语义分割等应用场景。 计算机视觉注释工具(CVAT)是一款免费、在线且交互式的视频与图像注释平台,专为大规模数据集的标注工作设计。我们的团队利用它来标记数以百万计的对象,并根据专业数据标签团队的意见做出许多用户界面和用户体验方面的决策。 CVAT支持多种格式的数据导入和导出功能。当点击“上传注释”或“转储注释”按钮时,可以选择相应的文件格式进行操作。此外,还可以通过命令行工具及Python库对其他类型的数据集进行转换处理。 该平台还提供深度学习无服务器功能以实现自动化的标签任务,并支持多种主流框架和硬件配置的集成工作: - **名称**:中央处理器 - **类型**:OpenVINO(探测器) - **名称**:显卡 - **类型**:OpenVINO(探测器) - **名称**:互动者 - **类型**:OpenVINO(探测器)
  • CVAT:功能强大且高效计算机
    优质
    CVAT是一款强大的计算机视觉标注工具,支持高效、精确的数据标注工作流程,适用于各种图像和视频注释任务。 计算机视觉注释工具(CVAT)是一款免费、在线且交互式的视频与图像注释平台,专为处理数百万个具有不同属性的对象而设计。我们的团队基于专业数据标注人员的反馈做出了许多UI和UX方面的决策。 该工具支持多种注释格式,并允许用户通过上传或下载按钮来选择不同的文件类型。此外,它还提供了一个命令行工具以及Python库以方便进行额外的数据转换工作。 CVAT内置了一些深度学习无服务器功能用于自动标记任务。这些包括使用OpenVINO框架的探测器等组件。
  • 优质
    图像标注工具是一种软件或在线平台,帮助用户对图片进行标签分类、边界框标记及像素级分割等操作,广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。 这款图片标注工具适用于Windows系统直接运行。压缩包内包含labelImg.exe程序以及预定义的类别名称文档predefined_classes.txt。使用方法如下:首先在predefined_classes.txt文件中按行输入所有需要标注的类别名称,然后启动labelImg.exe程序,并选择要进行标注的图片文件夹。工具会自动生成每张图片对应的标签数据文档。
  • CVAT:一款功能强大且高效计算机
    优质
    CVAT是一款强大的计算机视觉标注工具,旨在高效处理图像和视频的数据标注任务,广泛应用于机器学习与人工智能领域。 计算机视觉注释工具(CVAT)是一款免费的在线交互式视频和图像注释工具,适用于计算机视觉项目。我们的团队正在使用它来标注数百万个具有不同属性的对象,并且许多用户界面和用户体验决策都是根据专业数据标注团队的反馈进行调整的。 该平台支持多种注释格式,包括上传现有文件或导出新创建的数据集。此外,CVAT还提供了一个灵活的数据集框架,可通过其命令行工具和Python库实现其他数据转换功能。有关受支持的具体注释格式,请查阅相关文档。 在自动标记方面,使用深度学习模型可以大大提高效率,并且平台也提供了相应的分割蒙版等注释类型的支持。
  • :labelImg
    优质
    LabelImg是一款开源的图形界面图像标注软件,广泛应用于物体检测和识别任务中,支持多种数据格式,便于开发者训练机器学习模型。 我找到了一些需要编译的工具,于是制作了一个可以直接使用的exe包。这个图像标注工具对于模型训练非常有帮助。
  • LabelImg
    优质
    LabelImg是一款开源的图像标注软件,主要用于计算机视觉领域中的对象检测和图像识别任务。它支持多种格式的数据集,并提供用户友好的界面进行注释和标签管理。 labelImg是一款开源的图片标注工具,允许用户在上面画框并标注对应的类别。该工具使用Python和Qt开发,并将标注信息保存为xml文件。
  • Labelme.exe
    优质
    Labelme.exe是一款便捷高效的图像标注软件,支持用户在图片上自由绘制多边形、直线等进行精准标记,广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 相比于通过命令行运行labelme,使用封装好的Labelme.exe程序更为简洁方便。labelme是一款基于QT的跨平台图像标注工具,用Python编写而成,适用于分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务,并支持VOC格式和COCO等多种导出格式。该工具代码简单易读,非常适合初学者使用。作为一款图像标注工具,labelme主要用于构建神经网络前的数据集准备工作。由于是用Python编写的,在使用之前需要先安装Python环境。