深度学习图像标注工具汇总

对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型，但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作，下面介绍几个图像标注工具：

▌Labelme

Labelme适用于图像分割任务的数据集制作：

它来自下面的项目：

https://github.com/wkentaro/labelme

该软件实现了最基本的分割数据标注工作，在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中，如下：

https://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/static/apc2016_obj3.json

同时该软件提供了将json文件转化为labelimage的功能：

▌labelImg

Labelmg适用于图像检测任务的数据集制作：

它来自下面的项目：

https://github.com/tzutalin/labelImg

其中标签存储功能和“Next Image”、“Prev Image”的设计使用起来比较方便。

该软件最后保存的xml文件格式和ImageNet数据集是一样的。

▌yolo_mark

yolo_mark适用于图像检测任务的数据集制作：

它来自于下面的项目：

https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

它是yolo2的团队开源的一个图像标注工具，为了方便其他人使用yolo2训练自己的任务模型。在linux和win下都可运行，依赖opencv库。

▌Vatic

Vatic适用于图像检测任务的数据集制作：

它来自下面的项目：http://carlvondrick.com/vatic/

比较特别的是，它可以做视频的标注，比如一个25fps的视频，只需要隔100帧左右手动标注一下物体的位置，最后在整个视频中就能有比较好的效果。这依赖于软件集成的opencv的追踪算法。

▌Sloth

Sloth适用于图像检测任务的数据集制作：

它来自下面的项目：

https://github.com/cvhciKIT/sloth;

https://cvhci.anthropomatik.kit.edu/~baeuml/projects/a-universal-labeling-tool-for-computer-vision-sloth/

在标注label的时候，该软件可以存储标签，并呈现标注过的图片中的bbox列表。

▌Annotorious

Annotorious适用于图像检测任务的数据集制作：

来自下面的项目：

代码写的相当规范，提供了相应的API接口，方便直接修改和调用。

▌RectLabel

RectLabel适用于图像检测任务的数据集制作：

它来自下面的项目：https://rectlabel.com/

这是一个适用于Mac OS X的软件，而且可以在apple app store中直接下载。

▌VoTT

VoTT适用于图像检测任务的数据集制作：

它来自下面的项目：

https://github.com/Microsoft/VoTT/

微软的开源工具，既可以标注视频，也可以标注图片，而且支持已有模型的集成，功能强大。

▌IAT – Image Annotation Tool

IAT适用于图像分割任务的数据集制作：

它来自下面的项目：

http://www.ivl.disco.unimib.it/activities/imgann/

比较有特色的是，它支持一些基础形状的选择，比如要分割的物体是个圆形的，那么分割时可以直接选择圆形，而不是用多边形选点。

▌images_annotation_programme

images_annotation_programme适用于图像检测任务的数据集制作：

它来自下面的项目：

https://github.com/frederictost/images_annotation_programme

除此之外，还有很多类似的工具，与上面的工具相比，并没有什么特色了，我们只给出链接，不详细介绍了：

▌ImageNet-Utils

https://github.com/tzutalin/ImageNet_Utils

▌labeld

https://github.com/sweppner/labeld

▌VIA

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/

▌ALT

https://alpslabel.wordpress.com/2017/01/26/alt/

▌FastAnnotationTool

https://github.com/christopher5106/FastAnnotationTool

▌LERA

https://lear.inrialpes.fr/people/klaeser/software_image_annotation

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