机器学习图像标记工具MyVision的使用教程

MyVision 是一个免费的基于计算机视觉的ML训练数据在线图像生成工具。它的设计考虑到了用户使用感受,提供了加快标记过程功能并帮助维护具有大型数据集的工作流。

特征:

绘制边界框和多边形来标记您的对象。

在多边形操作中丰富了编辑、删除和添加新点的附加功能。

支持以下数据集格式:

图片

注释对象可能是一项艰巨的任务...您可以跳过所有艰苦的工作,并使用预先编程好的机器学习模型为您自动注释对象。 MyVision 充分利用了前沿"COCO-SSD"模型为您的图像生成边界框,并在您的本地浏览器上进行操作 - 将所有隐私数据保留在您计算机范围内:

语言

MyVision 适用于英中文两种版本。

本地设置

运行此项目无需设置,打开 index.html 文件,一切就绪!但是,如果您想对此数据库进行更改或完善,请按照以下说明进行操作:

要求:Node 版本 10+ 和 NPM 版本 6+

安装 Node 依赖项:

$ npm install

项目需在监视模式下运行:

$ npm run watch

所有更改都应在 src 目录中进行,并在 publicDev 中观察

MyVision图像标记步骤‌

‌1.准备数据与环境‌

登录MyVision在线平台,创建新项目并命名(如"车辆检测数据集")。

点击"导入图像"按钮,上传本地图片或批量选择文件夹中的图像文件‌。

图片

‌2.选择标注类型与工具‌‌边界框‌

在工具栏中选择标注类型

‌边界框:拖动鼠标框选目标对象(适用于车辆、人脸等规则形状)‌。‌

多边形‌:逐点绘制复杂轮廓(适用于医学图像中的器官轮廓标注)‌。

使用快捷键调整标注(如按Delete删除误标区域)‌。

图片

‌3.精细化标注操作‌

选中已标注区域,右键点击进入编辑模式,可:

拖动锚点调整形状‌;

添加/删除锚点以优化边缘精度(如树叶边缘细节)‌。

在右侧属性栏输入标签名称(如"car"),并设置颜色区分不同类别‌。

图片

‌4.启用自动化标注(可选)‌

点击"智能标注"按钮,调用本地集成的COCO-SSD模型进行预标注:

系统自动识别常见物体(如行人、动物)并生成初步边界框‌。

手动修正模型输出的误差区域(如遮挡目标的误识别)‌。

图片

‌5.导出与格式转换‌

完成标注后,进入"导出数据"界面

选择目标格式(如YOLO用于训练目标检测模型,COCO用于实例分割任务)‌。

勾选"压缩包"选项,一键下载包含标注文件和原图的完整数据集‌。

图片

‌关键技巧与注意事项‌‌

批量处理‌:按住Shift多选同类图片,统一应用相同标签以提升效率‌。‌

隐私保护‌:标注全程在本地运行,无需担心敏感数据(如医疗影像)上传云端‌。‌

跨平台协作‌:支持团队成员共享标注任务,实时同步进度‌。

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