开源数据标注工具集合教程

开源数据标注工具集合教程

awesome-annotation-tools A curated list of awesome data annotation tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-annotation-tools

1. 项目介绍

awesome-annotation-tools 是一个精心策划的开源数据标注工具列表，旨在帮助开发者找到适合其需求的数据标注工具。这些工具涵盖了多种任务类型，包括分类、序列标注、序列到序列任务、关系标注、字典标注和选择标注等。项目的目标是为数据科学家、机器学习工程师和研究人员提供一个全面的资源，以便他们能够快速找到并使用适合其项目的标注工具。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，你需要克隆 awesome-annotation-tools 项目到本地：

git clone https://github.com/doccano/awesome-annotation-tools.git
cd awesome-annotation-tools

2.2 浏览工具列表

项目的主要内容是一个 Markdown 文件，其中列出了各种数据标注工具及其支持的任务类型、价格、是否支持开源等信息。你可以直接在本地打开 README.md 文件进行浏览：

cat README.md

2.3 选择合适的工具

根据你的需求，选择一个或多个适合的标注工具。例如，如果你需要一个支持序列标注和分类的开源工具，可以考虑使用 doccano 或 Label Studio。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 文本分类

假设你正在开发一个文本分类模型，可以使用 doccano 进行数据标注。doccano 是一个开源的文本标注工具，支持文本分类、序列标注和序列到序列任务。

3.1.1 安装 doccano

pip install doccano

3.1.2 启动 doccano

doccano init
doccano createuser --username admin --password password
doccano webserver --port 8000

3.1.3 标注数据

打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8000，登录后即可开始标注数据。

3.2 图像标注

对于图像标注任务，可以使用 LabelMe 或 CVAT。CVAT 是一个功能强大的图像和视频标注工具，支持多种标注类型。

3.2.1 安装 CVAT

git clone https://github.com/opencv/cvat.git
cd cvat
docker-compose build

3.2.2 启动 CVAT

docker-compose up -d

3.2.3 标注数据

打开浏览器，访问 http://localhost:8080，登录后即可开始标注图像数据。

4. 典型生态项目

4.1 doccano

doccano 是一个开源的文本标注工具，支持文本分类、序列标注和序列到序列任务。它提供了丰富的标注功能和用户友好的界面，适合各种文本数据标注任务。

4.2 Label Studio

Label Studio 是一个多功能的标注工具，支持文本、图像、音频等多种数据类型的标注。它提供了强大的配置选项，可以根据具体需求进行定制。

4.3 CVAT

CVAT 是一个专注于计算机视觉任务的标注工具，支持图像和视频的标注。它提供了多种标注工具和插件，适合复杂的图像和视频标注任务。

通过这些工具，你可以快速构建和标注数据集，为机器学习模型提供高质量的训练数据。

awesome-annotation-tools A curated list of awesome data annotation tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-annotation-tools