Github 项目推荐 | 半自动图像标记工具

在构建可以从任何场景检测物体的人工智能系统时,我们需要一个庞大的数据集来训练和测试模型,并发现模型的缺点。现有的图像注释工具能够提供一定的帮助,但是开发者仍要付出很大的努力。

本库的作者 Viraj Mavani,提供了一个新的图像注释工具,该工具包含一个名为 RetinaNet 的现有最先进物体检测模型,来显示并注释常用的 80 个对象类的建议,以此来减少开发者的负担。

Github 链接:

https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool

官网链接:

https://virajmavani.github.io/saiat/

安装

  1. Clone 本库
  2. 在库中,执行 pip install . --user。请注意,由于安装 Tensorflow 的方法不同,该软件包并未定义对张量流的依赖性,不过它会尝试安装(至少在 Arch Linux 导致错误的安装结果的时候)。
  3. 下载预训练的权重并将其保存在/快照中。

依赖

  1. Tensorflow >= 1.7.0
  2. OpenCV >= 3.4.0
  3. Keras >= 2.1.3

For, Python >= 3.5

用法

python main.py

原文发布于微信公众号 - 目标检测和深度学习(The_leader_of_DL_CV)

原文发表时间:2018-05-29

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