时下流行的深度学习 标注工具

本文将标注工具适用的最佳运行环境分成了三类。

windows

https://github.com/imistyrain/MRLabeler:如果只在windows下用的话首推我的工具,上手快,有校验脚本,可大大减轻工作量

https://github.com/eric612/AutoLabelImg半自动标注工具,基于labelimg和MobileNet-SSD开发

linux

https://github.com/opencv/cvat:opencv官方出品工具

https://github.com/tzutalin/labelImg:基于python开发的标注工具

https://github.com/cgvict/roLabelImg:支持旋转矩形标注的工具

web

https://github.com/Microsoft/VoTT:微软旗下工具,nodejs开发,可半自动标注视频,不能导出VOC格式

https://github.com/CatalystCode/VoTT-web上面那个工具的web版

https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor日立旗下,可用于分割、框等的标注,配置略繁琐,教程少

https://github.com/Labelbox/Labelbox可用于标注轮廓和关键点的工具

https://github.com/omenyayl/dataset-annotator:Scalable, cross-platform ion-electron app that allows the user to annotate an image dataset.

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转载自blog.csdn.net/minstyrain/article/details/82385580