【图片识别标注工具】标注软件收集汇总初始用体验

调研：

标注软件在人工智能中起着重要的作用。在训练机器学习模型时，需要大量的标注数据来指导模型学习任务。标注软件可以帮助人们有效地进行数据标注，提高数据标注的效率和准确性。

首先，标注软件可以帮助人们快速地对大规模数据进行标注。对于一些需要大量标注数据的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等，标注软件可以提供高效的界面和工具，帮助标注人员快速地对数据进行标注。这样可以大大减少标注的时间和成本，加速模型的训练过程。

其次，标注软件可以提高标注数据的准确性。人工标注数据往往存在主观性和误差，而标注软件可以通过规则和算法来约束和辅助标注过程，降低标注错误的风险。例如，标注软件可以对标注人员的标注结果进行质量检查和校验，防止一些常见的错误和偏差。

此外，标注软件还可以帮助标注人员进行标注结果的可视化和管理。通过标注软件，标注人员可以更好地了解标注任务的进展和状态，及时发现和解决问题。同时，标注软件还可以提供数据的可视化展示，帮助人们更好地理解和分析标注数据，为模型训练提供更有价值的信息。

总的来说，标注软件在人工智能中起着不可或缺的作用。它可以提高数据标注的效率和准确性，加快模型的训练过程，同时也提供了更好的数据管理和可视化分析功能。然而，我们也需要关注标注软件的发展和改进，以提高其适应不同任务和场景的能力，进一步推动人工智能的发展。

工具

1.EISeg（非常棒的半自动标注工具）

我当时安装是根据这个作者的文章安装的非常详细：ELSeg
优点：可以打几个点相同色块就会为你标注出来，只用细微的调整一些小的位置（鼠标左键点击为添加，右键为删去）还是非常方便快捷的，很多对比度大的图只需要点一个点就可以标注出来。
缺点：标注过多后不清内存会卡会变成无响应闪退出去（有点时候进入也是，不知道是不是我的问题，哈哈哈哈）

2.Labelme （矩形标注）

缺点：安装复杂先需要安装Anaconda 官网下载网址：下载网址由命令行启动
优点：功能很多，包括： - 对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注，只需要基本参数加以调整，标注较简单，大部分图像识别用这个标注足够了后面我感觉堆量提升精准性就好了
可以看这篇文章来安装操作

3.PointPillar <VoxelNet和SECOND>（3D点云检测算法）

优点：3D点云检测算法，直接对那些点做平均池化，快速
缺点：2D CNN的输入，用来进一步提取图片特征。采用了两个网络。其中一个网络不断缩小特征图的分辨率，同时提升特征图的维度，因此获得了三个不同分辨率的特征图。另一个网络对三个特征图进行上采样至相同大小，然后进行concatenation。操作复杂，不够精细。
PointPillar的学习可以看看这个很详细

【3d标注光试用了一次，没有具体的了解】

4.Semantic-Segmentation-Editor（这个我没弄出来）

优点：纯Web页面操作，可标出3d效果，人工精细可以以设置中心点然后放大调整视角标注，可以更改颜色标注
缺点：周期长废人工
这篇学习
但这个我下载了两个小时没有下下来，这是博主给的开启图

5.PLabel（多标注点自定义形状支持多人）

优点：标注时候Web页面操作无需下载，人工标注精细100%符合人物边缘，支持多镜头的ReID标注，支持结果在线实时查看及修改、删除。支持ReID人的自动分类。支持ReID的抠图导出及原图、标注导出。（比较方便团队的管理，多人在线标注）
缺点：自主标注只有矩形框，需要自己填写编号和识别，废人工，周期长，而且对输入的图片有严格的要求，输出的数据也需要自己转化
看这篇文章去学习

6.Cvat（矩形支持多人）

优点：可半自动标注，可以在chrome或firefox中打开网页调试，也是可以团队协作的标注软件
缺点：加载慢，会出现一定的错误
学习这一篇

总结：

我现在用的最多的是EISeg， Labelme，大部分图像识别已经够了，当然具体问题具体分析嘛，大家挑选自己项目合适的这个非常重要，会节省很多时间和精力在训练上面！！！！