labelimg标签怎么设置（labelimg可以标注多少种缺陷）

本文目录

• labelimg可以标注多少种缺陷
• Labelme安装与使用介绍
• 数据标注怎么做 如何做好数据标注
• 数据标注是做什么的
• 数据标注车辆拉框怎么做的快

labelimg可以标注多少种缺陷

三种。Labelimg是一款开源的数据标注工具，它可以标注三种缺陷格式，分别是：VOC标签格式，保存为xml文件；yolo标签格式，保存为txt文件；createML标签格式，保存为json格式。所以labelimg可以标注三种缺陷。

Labelme安装与使用介绍

hello~好久不见，五月啦！五一放假回学校之后，一直忙研电赛的事情。昨天终于短暂结束了 累了累了
前几天帮队伍打标签，用了和以往labelimg不同的打标签软件 labelme
这边简单记录一下安装和使用

我是结合anaconda+windows下安装的
打开anaconda(python3.0)

关于Ubuntu/Docker/macOS等系统的安装
***隐藏网址***

1.打开软件
（anaconda版本）
进入到自己创建的labelme环境后输入labelme

举个例子：
1.点击左侧Open Dir选择需要标注的数据文件夹。
2.在顶部 edit 菜单栏中可选不同的标记方案，依次为：多边形（默认），矩形，圆、直线，点。

注意：
如果需要更改标注的数据，可以选择左侧的框，或者把鼠标移动到标签上，点击鼠标右键，可以选择标签或者标注的名字 。
在模式下，把鼠标移动到边界上，右键，可以增加点。
标注完成后点击Save保存,然后点击下一张进入下一张的操作。
保存后会在图片路径下生成同名的json文件

Labelme和labelimg不同在于是由点进行标注，更为灵活，标注框可以是多边形等。
利用labelme可以进行分类标注、语义分割标注、目标检测标注、视频标注等
***隐藏网址***

简单记录Ending~
有空要接着论文阅读记录啦！！
五月要努力如愿啊！！

数据标注怎么做 如何做好数据标注

目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，此种机器学习方式下对于标注数据有着强依赖性需求，未经过标注处理的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据是不能被机器识别与学习的。只有经过标注处理后的数据，成为结构化数据才能被算法训练所使用的。

数据标注公司是协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据标注环节的相对应问题，标注业务版块主要可以分为图像标注、语音标注、文本标注、3D点云标注四大类，涵盖计算机视觉、语音工程、自然语言处理等AI应用领域。

2. 数据标注公司的团队构建

数据标注公司的团队构建包括标注员、质检员、项目经理、运营总监等。

l 标注员

数据标注员是数据标注公司最核心的岗位，主要工作是借助标注工具，对人工智能学习数据进行加工，数据一般为图片、视频、文本等，通过不断地拉框、标点等操作，为人工智能提供足够的数据集。标注员的入职门槛较低，在工作过程中需要耐心和仔细。

l 质检员

质检员是从标注员里面挑选优秀人员对标注好的数据进行审核检查的人员，质检员一般标的项目种类多，遇到的场景多，能更容易精准判断出被标注的元素是否正确，更具专业性。

l 项目经理

项目经理主要是对公司的各个项目做整体项目管理，项目经理必须要对计算机视觉、语音工程及自然语言处理等算法训练需求有深刻的理解能力，有足够的项目经验，在和需求方对接的时候可以轻松进入项目，需要在沟通需求、协调资源、管理项目、把控进度等流程上有丰富的经验。

l 商务

商务需要去各大AI企业或者实验室寻求合作，不断开发新客户，维护老客户，让自己公司尽可能成为各大甲方公司的供应商。

景联文科技为全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构提供AI数据采集、数据标注、数据集产品、假指纹采集和指纹防伪算法服务。景联文始终践行“做全球AI行业客户的数据参谋”的企业使命，助力人工智能技术加速数字经济相关产业质量变革、动力变革与效率变革，赋能传统产业智能化转型升级。景联文科技官网

数据标注是做什么的

首先谈谈什么是数据标注。数据标注有许多类型，如分类、画框、注释、标记等等，我们会在下面详谈。
要理解数据标注，得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的，例如我们学习认识苹果，那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果，你才知道这玩意儿叫做“苹果”。
类比机器学习，我们要教他认识一个苹果，你直接给它一张苹果的图片，它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的图片，上面标注着“苹果”两个字，然后机器通过学习了大量的图片中的特征，这时候再给机器任意一张苹果的图片，它就能认出来了。
这边可以顺带提一下训练集和测试集的概念。训练集和测试集都是标注过的数据，还是以苹果为例子，假设我们有1000张标注着“苹果”的图片，那么我们可以拿900涨作为训练集，100张作为测试集。机器从900张苹果的图片中学习得到一个模型，然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别，然后我们就能够得到这个模型的准确率了。想想我们上学的时候，考试的内容总是不会和我们平时的作业一样，也只有这样才能测试出学习的真正效果，这样就不难理解为什么要划分一个测试集了。
我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的，常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中，通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。
在进行数据标注之前，我们首先要对数据进行清洗，得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。
二、常见的几种数据标注类型
1.分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。
适用：文本、图像、语音、视频
应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别
2.标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。行人识别，如下图。
适用：图像
应用：人脸识别，物品识别
3.区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。
适用：图像
应用：自动驾驶
4.描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。
适用：图像
应用：人脸识别、骨骼识别
5.其他标注：标注的类型除了上面几种常见，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要，就需要标注文章的主要观点，这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。（或则你把它归为分类也是可以的，只是标注主要观点就没有这么客观的标准，如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。）
三、数据标注的过程
1.标注标准的确定
确定好标准是保证数据质量的关键一步，要保证有个可以参照的标准。一般可以：
设置标注样例、模版。例如颜色的标准比色卡。
对于模棱两可的数据，设置统一处理方式，如可以弃用，或则统一标注。
参照的标准有时候还要考虑行业。以文本情感分析为例，“疤痕”一词，在心理学行业中，可能是个负面词，而在医疗行业则是一个中性词。
2.标注形式的确定
标注形式一般由算法人员制定，例如某些文本标注，问句识别，只需要对句子进行0或1的标注。是问句就标1，不是问句就标0。
3.标注工具的选择
标注的形式确定后，就是对标注工具的选择了。一般也是由算法人员提供。大公司可能会内部开发一个专门用于数据标注的可视化工具。如：
也有使用开源的数据标注工具的，如推荐 Github 上的小工具labelImg
四、数据标注产品的设计
结合自己做过一款数据标记工具谈谈设计数据标注工具的几个小技巧。
一个数据标注工具一般包含：
进度条：用来指示数据标注的进度。标注人员一般都是有任务量要求的，一方面方便标注人员查看进度，一方面方便统计。
标注主体：这个可以根据标注形式进行设计，原则上是越简洁易用越好。根据标注所需要的注意力可以分为单个标注和多个标注的形式，可根据需求选择。
数据导入导出功能：如果你的标注工具是直接数据对接到模型上的，可以不需要。
收藏功能：这个可能是没有接触过数据标注的不会想到。标注人员常常会出现的一种情况就是疲劳，或者是遇到了那种模棱两可的数据，则可以先收藏，等后面再标。
质检机制：在分发数据的时候，可以随机分发一些已经标注过的数据，来检测标注人员可靠性。

数据标注车辆拉框怎么做的快

按照以下步骤操作：
1、梳理标注数据类型。目前常见的数据的类型包括图片、文字、音频和视频，对于不同类型的数据，标注方法不同，相关数据标注服务商报价也不同。
2、明确数据标注方向。常见的标注方向包括语义分割、3D点云、文字转写、音频转写、自然语义处理、目标追踪。不同的方向，方式及需求不一样，针对图片类，常见标注为2D拉框、多边形拉框，对于智能驾驶行业，可能标注方向更多为车道线、语义分割等。
3、评估标注方式。对于较少量或简单的图片等形式，一般会选择自行标注，常见的图片标注工具如LabelImg，该工具可在Windows及Mac上安装使用。但如果遇到大批量图片标注，或音视频数据标注，LabeIImg就无法满足需求，需要需求外部服务商。
4、筛选外部标注服务商。目前国内在数据服务质量参差不齐，可通过标准予以筛选，避免后期服务质量不过关，导致重新标注。筛选标准：丰富的企业服务经验，优秀的标注平台或工具，具备相应的数据安全措施，稳定的数据服务团队。
5、标注数据审核。对标注数据质量把好关，如文件格式、标注贴合度、目标物体精准等。只有将合格的数据输送给业务部门，才能产生相应的价值。