功能強大的圖片型標註工具|2D畫框&語義分割

2020-12-13 京東眾智

今天為大家介紹一下京東眾智Wise開放標註平臺上功能齊全,操作簡便的圖片標註工具。

平臺的使用方法在之前介紹語音標註工具時已經介紹過了,感興趣可以戳這裡補課。

簡單易用的語音數據標註工具解析

下面主要來看一看本次為大家介紹的2D畫框和語義分割標註工具!

2D矩形框

工具描述:對圖片進行矩形框的標註

可配置項:框的種類、顏色、最小框像素限制

2D畫框工具可配置項

工具優勢:新版2D矩形框標註工具解決了舊版放大後圖片虛化的問題,對於輪廓比較複雜的物體也能無壓力清晰解決,使標註結果更加精確。

連續畫框

同時可以對需要標註的物體類別使用不通過顏色的框和名稱進行區分,並在每種類別下對矩形框進行標號,方便更加清晰的分類篩選。

定位

可以通過右側區域對已經畫框的標註點進行迅速的定位查看。

恢復和隱藏

在目標較多的情況下,可以對已經標註好的目標進行隱藏,待全部標註好後再恢復查看。

語義分割

工具描述:對圖片進行精細多邊形標註

可配置項:多邊形區域的種類、顏色

語義分割可配置項

工具優勢:標註時,工具可以根據物體不同靈活選擇兩點之間的連接方式,能夠非常精準的處理輪廓不規則物體的標註。當有多個物體重疊時,工具可快速剪切並生成重合物體間的分界線,提高標註效率。

標註

根據需要標註的物體類比選擇對應的標籤,通過單擊滑鼠左鍵的方式進行連續選區,對於有所偏差的選點可以選中標點至黃色後拖動調整以保證標註的精準度。

同時為了畫面更加清晰易查,可以根據需要對序號/名稱/顏色/點進行隱藏和恢復。

共邊

當有目標重疊的情況出現(如圖),可以在圖片下方選擇「共邊」選項卡後,對目標按圖示方式進行標註,標註完成後按enter結束,工具會對重疊的部分進行自動剪裁併重新繪製。

以上介紹的標註工具以及平臺上現有的標註工具都是限時免費的,感興趣可以去官網進行試用。後面的文章中會逐步介紹開放平臺其他標註工具,敬請期待哦~

相關焦點

  • GitHub:語義分割最全資料集錦
    本文將分享的內容是:語義分割(Semantic Segmentation)。值得提一下,按近一年頂會上的語義分割方向的論文來看,弱監督+語義分割、域自適應+語義分割方向的論文越來越多了。://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation本項目包含的內容相當之多,雖然名為語義分割,但跟分割相關方向其實都有涉及:語義分割實例分割數據集Benchmarks標註工具Losses(損失函數)醫學圖像分割
  • 圖像語義分割
    圖像語義分割是計算機視覺中十分重要的領域。上圖為語義分割的一個實例,其目標是預測出圖像中每一個像素的類標籤。圖像語義分割是圖像處理和計算機視覺技術中關於圖像理解的重要的一環。語義分割對圖像中的每一個像素點進行分類,確定每個點的類別(如屬於背景、邊緣或身體等)需要和實例分割區分開來。語義分割沒有分離同一類的實例;它關心的只是每個像素的類別,如果輸入對象中有兩個相同類別的對象,則分割本身不會將它們區分為單獨的對象。
  • 語義分割入門的總結
    這使得 CRFs 成為語義分割的理想候選者. 這裡介紹下 CRFs 在語義分割中的應用.圖像中的每個像素都是與有限的可能狀態集相關. 在語義分割中,target 類別標籤就是可能狀態集. 將一個狀態(或,label u) 分配給的單個像素 x 的成本(cost) 被稱為一元成本(unary cost).
  • 語義分割最新指南2019版
    語義分割指的是將圖像中的每一個像素關聯到一個類別標籤上的過程,這些標籤可能包括一個人、一輛車、一朵花、一件家具等等。在這篇文章中,作者介紹了近來優秀的語義分割思想與解決方案,它可以稱得上是 2019 語義分割指南了。我們可以認為語義分割是像素級別的圖像分類。例如,在一幅有很多輛車的圖像中,分割模型將會把所有的物體(車)標記為車輛。
  • 倍賽旗下BasicFinder SaaS定義數據標註生產力工具
    數據結構化生產離不開標註工具。當前仍有很多中小企業選擇開源工具作為生產設施。開源工具多數免費,或被修修改改,或被拿來即用,因使用成本低而被青睞。但開源工具卻有不可迴避的痛點——功能和結構設計單一。如數據加工類型受限或工具不具備流程管理能力等。開源工具不具備批量化生產條件,產出效率也自然無從談起。
  • 語義分割入門的一點總結
    這使得 CRFs 成為語義分割的理想候選者. 這裡介紹下 CRFs 在語義分割中的應用.圖像中的每個像素都是與有限的可能狀態集相關. 在語義分割中,target 類別標籤就是可能狀態集. 將一個狀態(或,label u) 分配給的單個像素 x 的成本(cost) 被稱為一元成本(unary cost).
  • 2019 語義分割指南
    語義分割是指將圖像中的每個像素歸於類標籤的過程,這些類標籤可以包括一個人、汽車、鮮花、一件家具等。我們可以將語義分割認為是像素級別的圖像分類。例如,在有許多汽車的圖像中,分割會將所有對象標記為汽車對象。然後,一個稱為實例分割的模型能夠標記一個出現在圖像中的物體的獨立實例。
  • Deeplab語義分割的發展
    「經典圖像分割方法—基於深度學習的語義分割—Deeplab及其變形」在計算機視覺中,簡單的圖像分割是將數字圖像分為多個段(像素集)的過程。圖像分割是一個長期存在的計算機視覺問題。但是,語義分割是在像素級別「理解」圖像的圖像分割技術。換句話說,語義分割是將每個像素分析和分類為多個類別(標籤)。
  • 入門 | 一文了解什麼是語義分割及常用的語義分割方法有哪些
    我們已經開始發展自動駕駛汽車和智慧機器人,這些都需要深入理解周圍環境,因此精確分割實體變得越來越重要。什麼是語義分割?語義分割是計算機視覺中的基本任務,在語義分割中我們需要將視覺輸入分為不同的語義可解釋類別,「語義的可解釋性」即分類類別在真實世界中是有意義的。
  • 入門| 一文了解什麼是語義分割及常用的語義分割方法有哪些
    我們已經開始發展自動駕駛汽車和智慧機器人,這些都需要深入理解周圍環境,因此精確分割實體變得越來越重要。什麼是語義分割?語義分割是計算機視覺中的基本任務,在語義分割中我們需要將視覺輸入分為不同的語義可解釋類別,「語義的可解釋性」即分類類別在真實世界中是有意義的。
  • 語義分割概念及應用介紹
    比如自動駕駛汽車已經逐漸成為可能,但在整個深度學習過程,需要算法識別和學習作為原始數據提供的圖像,在這一過程中,應用到了語義分割技術。下面讓我們來看看語義分割的需求是如何演變的。早期,計算機視覺的初始應用需求只是識別基本元素,例如邊緣(線和曲線)或漸變。然而,僅僅通過全像素語義分割的創造來理解像素級的圖像,它將屬於同一目標的圖像部分聚集在一起,從而擴展了語義分割的應用場景。
  • Pytorch深度學習實戰教程(二):UNet語義分割網絡
    如果不了解語義分割原理以及開發環境的搭建,請看該系列教程的上一篇文章《Pytorch深度學習實戰教程(一):語義分割基礎與環境搭建》。PS:文中出現的所有代碼,均可在我的github上下載,歡迎Follow、Star:點擊查看在語義分割領域,基於深度學習的語義分割算法開山之作是FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation),而UNet是遵循FCN的原理,並進行了相應的改進,使其適應小樣本的簡單分割問題。
  • 淺談計算機視覺中的圖像標註_易車網
    因此,大多數標註者不需要機器學習方面的學位。但是,這些標註人員應該對每個標註項目的規範和指導方針進行全面的培訓,因為每個公司都有不同的需求。一旦標註人員接受了如何標註數據的培訓,他們就可以在專門用於標註圖像的平臺上標註成百上千的圖像。這個平臺是一個軟體,它應該具有執行特定類型標註所需的所有工具。
  • 功能強大的圖片標註工具|圖片畫線工具
    今天來為大家介紹一下京東眾智Wise開放標註平臺上新上線的標註工具-圖片畫線標註工具。工具描述:對圖片進行畫線標註應用場景:車道線標註等可配置項:1) 線條的類型/顏色2) 多級標籤組下方是一個車道線標註的配置項示例,在本次示例中需要標註出車道線和道沿線,判斷車道線的顏色,同時判斷每條線是否有遮擋。
  • Pytorch深度學習實戰教程:UNet語義分割網絡
    在語義分割領域,基於深度學習的語義分割算法開山之作是FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation),而UNet是遵循FCN的原理,並進行了相應的改進,使其適應小樣本的簡單分割問題。
  • 一文讀懂語義分割與實例分割
    而基於深度學習的圖像分割技術則是利用卷積神經網絡,來理解圖像中的每個像素所代表的真實世界物體,這在以前是難以想像的。基於深度學習的圖像分割技術主要分為兩類:語義分割及實例分割。語義分割和實例分割的區別又是什麼?
  • Pytorch深度學習實戰教程(一):語義分割基礎與環境搭建
    二、語義分割語義分割(semantic segmentation) : 就是按照「語義」給圖像上目標類別中的每一點打一個標籤,使得不同種類的東西在圖像上被區分開來。可以理解成像素級別的分類任務,直白點,就是對每個像素點進行分類。簡而言之,我們的目標是給定一幅RGB彩色圖像(高x寬x3)或一幅灰度圖像(高x寬x1),輸出一個分割圖譜,其中包括每個像素的類別標註(高x寬x1)。
  • 魚與熊掌可以兼得:何愷明等人一統語義分割與實例分割
    ,它結合語義和實例分割的優勢構建更強大的方案。近年來,語義分割快速發展,這項任務是為每個像素分配一個類別標籤。在最近的實例分割中,機器的任務是檢測和分割每個目標實例。用於語義分割的全卷積網絡(FCN)[39] 和實例分割的 Mask R-CNN[23] 等簡單而強大的基線方法也促成了這些進展。
  • CVPR 2018:新型語義分割模型:動態結構化語義傳播網絡DSSPN
    近日,來自 CMU、Petuum 等機構的研究者提出一種新型語義分割模型動態結構化語義傳播網絡 DSSPN,通過將語義概念層次明確地結合到網絡中來構建語義神經元圖。實驗證明 DSSPN 優於當前最優的分割模型。
  • CVPR 2018 | 新型語義分割模型:動態結構化語義傳播網絡DSSPN
    實驗證明 DSSPN 優於當前最優的分割模型。引言隨著卷積神經網絡的不斷進步,目標識別和分割作為計算機視覺的主要研究方向取得了巨大的成功。然而,目前使用更深、更寬網絡層的分割模型 [24,5,40,37,22] 在對分割注釋有限的大型概念詞彙的識別方面表現欠佳。原因在於它們忽略了所有概念的固有分類和語義層次。