オープンソースの無料画像注釈ツールおすすめ 15 選

圖像標註是將標籤或描述性資訊與圖像相關聯的過程，以賦予圖像內容更深層的含義和解釋。這個過程對於機器學習至關重要，它有助於訓練視覺模型以更準確地識別圖像中的各個元素。透過為圖像添加標註，使得電腦能夠理解圖像背後的語義和上下文，從而提高對圖像內容的理解和分析能力。影像標註的應用範圍廣泛，涵蓋了許多領域，如電腦視覺、自然語言處理和圖

視覺模型具有廣泛的應用領域，例如，輔助車輛識別道路上的障礙物，幫助疾病的檢測和診斷透過醫學影像識別。

本文主要推薦一些較好的開源免費的圖片標註工具。

1.Makesense.ai

https://www.php.cn/link/9e411b2d0cbcc1d9cd8775e89e96774f

https://www.php.cn/link/47af10edfc4c96329531345635a4baa9

#Makesense.ai是一個免費的線上跨平台工具，用於標記照片，非常適合小型電腦視覺深度學習專案。它簡化了資料集的準備，標籤可以以多種格式下載。該應用程式使用TypeScript編寫，基於React/Redux框架開發。它整合了YOLOv、在COCO資料集上預先訓練的SSD和PoseNet等先進的AI模型，可自動化影像標註。其中AI功能基於TensorFlow.js框架，因為照片不需要傳輸到伺服器，可確保資料隱私安全。

2.Labelme

https://www.php.cn/link/fd8979ada2fd5bab05e9c5f035a5c4c7

• Labelme是一個基於Python的圖像標註工具，支援各種標註類型，並提供自訂GUI。可以匯出VOC和COCO格式的資料集，用於語意和實例分割。
• 功能特徵：
• 支援多邊形、矩形、圓形、直線、點和映像級標誌註解
• #適用於Ubuntu、macOS和Windows
• 標註資訊儲存為JSON檔案
• 進階用法範例
• 將標記指派給整個圖片

將標註指定給單一面

3.Xtreme1

https://www.php.cn/link/ae9ed3423e5d1c1fe8769d705207f040

############ Xtreme1是一個用於標註多模式訓練資料的開源平台，提高了資料註釋、管理和本體管理的效率。其人工智慧工具旨在提高2D/3D物件偵測、3D實例分割和雷射雷達相機融合專案的效率。 ######功能特徵：#########支援影像、3D LiDAR和2D/3D感測器融合資料集的資料標註######內建預標記和互動式模型支援2D/ 3D物件偵測、分割和分類######可配置的本體中心，用於一般類別（具有層次結構）和屬性，用於模型訓練######資料管理和品質監測#### ##尋找和修復標籤錯誤的工具######模型結果視覺化以協助模型評估######用於大型語言模型的RLHF（beta版）######易於使用Docker或從原始碼安裝############4.Label Studio#############https://www.php.cn/link/359f449e012b58f30cbc80ea8b9e794a###### ############Label Studio是可用於標記資料類型（如：音訊、文字、圖像、視訊和時間序列）的開源工具。 ###

• ユーザーフレンドリーなインターフェイスを備えており、標準化された形式でデータをエクスポートでき、統合された機械学習モデルをサポートし、特定のプロジェクトに合わせてカスタマイズできます。
• これは、Apache-2.0 オープン ソース ライセンスに基づいています。

#5.LOST

https://www.php.cn/link/254b6cccc84a3b7e5c696e67c9ef656e

#LOST (オブジェクトにラベルを付けて時間を節約) は、Web ベースの画像共同注釈ツールです。プログラミングの知識がなくても、オンザフライで画像に注釈を付けるための事前構築された注釈パイプラインが提供されますが、ユーザーが注釈パイプラインを定義することもできます。

アプリケーションは拡張可能で、S3 Bucket や Azure Blobstorage などの外部ファイル システムに簡単に接続できます。これはローカルまたは Web サーバー上に設定でき、組織がタグ ツリーを構築し、タグ付けプロセスとブラウザ内タグ付けを監視することをサポートします。

主な機能:

共同的な Web ベースの画像注釈フレームワーク

• オンザフライ画像注釈用の事前構築された注釈パイプライン
• カスタマイズ可能なアノテーション パイプライン
• 拡張可能なアプリケーション
• S3 バケットや Azure Blobstorage などの外部ファイル システムに簡単に接続
• ブラウザでアノテーション プロセスを視覚化
• できるローカルまたは Web サーバー上で構成できます。
• 組織のタグ ツリーをサポートします。
• 注釈プロセスを監視します。
• ブラウザ内注釈をサポートします。
• 半モデリング用の自動注釈パイプライン
• 注釈提案の生成
• bbox、ポリゴン、点、または線に注釈を付けるために使用される単一画像注釈ツール (SIA)
• 複数の画像注釈ツール (MIA) ) 画像クラスター全体に注釈を付けるための
• 注釈関数のエクスポート
• 個人ベースおよびプロジェクトベースの注釈統計
• タグ構成のための色分けされたタグツリー
• 注釈関数の表示
• パイプライン プロジェクトのインポートとエクスポート
• パイプライン プロジェクトの共有
• Jupyter-Lab を統合してパイプラインを簡単に開発
• LDAP 統合
• 電子メール通知
• 集中的なコンピューティング プロセスを複数のマシンに分散するためのスケーラブルな設計

6.CVAT

https://www.php .cn/link/4d91e93c7905243a769485162b66e3dc

CVAT (コンピューター ビジョン アノテーション ツール) は、ビデオおよび画像のアノテーション ツール用の対話型ツールで、コンピューター ビジョンで広く使用されています。人工知能に対するデータ中心のアプローチをサポートしており、オンラインで無料で、または追加機能をサブスクリプションすることで利用できます。 CVAT はプライベートにインストールすることもでき、高度な機能に対するエンタープライズ サポートを提供します。

7.Gromit-MPX

https://www.php.cn/link/388ac20c845a327f97edece8acba6237

#Gromit-MPX は、Unix デスクトップ環境用の注釈ツールで、ユーザーが画面上に直接描画し、関心のある点を強調表示してプレゼンテーションを強化できるようにします。

8.MyVision

https://www.php.cn/link/6afea581e2d33bf935e94036b41979b2

##MyVision は、コンピューター ビジョン用の機械学習トレーニング データを生成するための無料のオンライン画像注釈ツールです。オブジェクトの注釈、ポリゴン操作のための境界ボックスとポリゴンの描画をサポートし、さまざまなデータセット形式をサポートします。また、ローカルで運用できる「COCO-SSD」モデルによる自動アノテーションにも対応し、データのプライバシーとセキュリティを確保します。

サポートされるデータ形式:

機能の特徴:

• オブジェクトの注釈用に境界ボックスとポリゴンを描画します
• ポリゴン操作の機能を使用して、新しいポイントを編集、削除、追加します
• さまざまなデータセット形式をサポート
• をサポート「COCO-SSD」モデルを使用した自動アノテーション
• データ プライバシーを維持するためにローカルで実行
• 既存のアノテーション プロジェクトのインポートと継続処理が可能
• データ セットの転送に使用可能ある形式から別の形式に変換されます

9.LabelImg

https://www.php.cn/link/112a8e92dcedcda4237de18e9126b2d2

LabelImg は人気のある画像注釈ツールですが、Label Studio コミュニティに参加しましたが、現在は積極的に開発されていません。 Label Studio は、画像、テキスト、オーディオ、ビデオ、時系列データなど、さまざまな種類のデータに対応する柔軟なオープンソース データ ラベル付けツールです。

LabelImg のアノテーション情報は PASCAL VOC 形式で保存されており、さらに YOLO 形式や XML 形式にも対応しています。

10.Coco アノテーター

https://www.php.cn/link/e3743b463beb38a2a24eebe5ecbad410

COCO Annotator は、画像の位置特定と物体検出をトレーニングするためのデータセットを作成するように設計された、効率的で多用途な Web ベースの画像ラベル付けツールです。

これが提供する機能には、セグメント マーキング、オブジェクト インスタンスの追跡、切断された表示部分を持つオブジェクトのマーキングなどがあります。直感的でカスタマイズ可能なインターフェイスを通じて、メモを COCO 形式で保存およびエクスポートします。

機能特徴:

• 当社ベースのツール
• 効率的で多用途な画像ラベル付け
• 画像位置特定と物体検出のための特別なトレーニング データ作成
• セグメントのラベル付け
• オブジェクト インスタンスの追跡
• 表示部分が壊れているオブジェクトにマークを付ける
• コメントを COCO 形式で保存およびエクスポート
• 直感的カスタマイズ可能なインターフェイス
• ユーザーが画像内の領域を手動で定義できるようにします
• テキストの説明を作成します
• 境界ボックス、マスキング ツール、またはマーカー ポイントを使用して オブジェクト マーカー
• 自由形式の曲線または多角形の注釈
• COCO 形式への直接エクスポート
• オブジェクトのセグメント化
• キーポイントの追加機能
• データ分析に便利な API エンドポイント
• COCO 形式のデータセットをインポート
• 切断されたオブジェクトを単一インスタンスとしてラベル付け
• 同時に任意の数のラベルでマーク 画像フラグメント
• インスタンスまたはオブジェクトごとにカスタム メタデータを許可
• DEXTR、MaskRCNN、Magic Wand などの高度な選択ツール
##半トレーニング済みモデルを使用して画像に注釈を付ける
• Google 画像を使用してデータ セットを生成
• ##ユーザー認証システム
• ##11.ユニバーサル データ ツール

##https://www.php.cn/link/c4dc035d67bc669546c560622ac4bdd4

ユニバーサル データ ツールは、画像、テキスト、オーディオ、ドキュメントなどのデータ タイプを編集し、注釈を付けるための多用途のアプリケーションです。画像のセグメンテーション、テキストの分類、音声の転写などのタスクをサポートします。このツールはリアルタイムのコラボレーションを可能にし、さまざまなプラットフォームで実行され、複数のデータ形式をサポートします。

12.RectLabel

https://www.php.cn/link/1b31a4f23c784d5b162a3066fa9aaf4f

Label は、オブジェクトの検出とセグメンテーションに使用できるオフライン画像注釈ツールです。

主な機能:

• Segment Anything モデルを使用した顔とピクセルのラベル付け
• Core ML モデルを使用した自動タグ付け
• 行と単語の自動テキスト認識
• 使用した顔とピクセルのラベル付け穴
• 3次ベジェ曲線、線分、および点にラベルを付ける
• 航空写真内のラベル指向の境界ボックス
• スケルトンを使用してキーポイントをマークする
• ブラシを使用するおよびハイパー ピクセル ラベル ピクセル
• オブジェクト、プロパティ、ホットキー、ラベルをすばやく設定
• ギャラリー ビューでオブジェクト、プロパティ、画像名を検索
• COCO、Labelme、にエクスポートCOML、YOLO、DOTA、CSV 形式
• インデックス付きカラー マスク イメージとグレースケール マスク イメージをエクスポート
• ビデオをイメージ フレーム、強化されたイメージなどにエクスポートします。

13.OpenLabeling

https://www.php.cn/link/03c4207fa67ee3ea4f42c748980eda86

OpenLabeling は、画像やビデオにラベルを付けるためのオープンソース ツールです。 PASCAL VOC や YOLO Darknet などの複数のフォーマットをサポートします。

このツールは、深層学習オブジェクト検出モデル、視覚オブジェクト追跡用の干渉認識シャム ネットワーク、境界ボックス追跡、およびビデオ オブジェクト追跡用の OpenCV トラッカーに使用されています。

14.bbox-visualizer

https://www.php.cn/link/ed71773d43d53fa70ecf593c6582d9cc

# #bbox-visualizer は、ユーザーがオブジェクトの周囲に境界ボックスを描画するのに役立ち、ラベルの位置決めに関する複雑な数学的計算の必要性を排除します。認識後にオブジェクトにラベルを付けるためのさまざまな視覚化タイプを提供します。境界ボックスのポイントのデータ形式は (xmin、ymin、xmax、ymax) です。

15.ピクセルアノテーションツール

https://www.php.cn/link/2e3e809d4082093c8bbf499ae9966cfc

##PixelAnnotationTool は、OpenCV のウォーターシェッド アルゴリズムを使用して、ディレクトリ内の画像に手動で迅速に注釈を付けることができるツールです。

ユーザーはブラシで領域を手動でマークし、アルゴリズムを開始できます。最初のセグメンテーションを修正する必要がある場合、ユーザーは誤った領域の上に新しい領域の注釈を再描画できます。

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