COCO Annotator:一款强大的图像标注开源工具
COCO Annotator 是一个基于 Web 的图像标注工具,主要用于图像定位和目标检测的训练数据标注。该项目采用 Vue、Python 和 JavaScript 等编程语言开发,为用户提供了一个直观且可定制的标注界面。
核心功能
- 图像标注:用户可以使用自由曲线或边形标注图像,并支持多种标注工具,如 DEXTR、MaskRCNN 和 Magic Wand。
- 标注格式:直接支持导出 COCO 格式的标注数据,便于与其他工具和框架兼容。
- 关键点标注:能够添加关键点标注,用于更精细的图像分析任务。
- API 端点:提供数据分析的 API 端点,便于集成和扩展。
- 数据集导入:支持导入已经标注的 COCO 格式数据集。
- 断点标注:允许将分离的对象作为单一实例进行标注。
- 多标签标注:支持对图像片段同时标注多个标签。
- 自定义元数据:为每个实例或对象添加自定义元数据。
- 半训练模型标注:可以使用半训练模型辅助标注。
- Google 图片生成数据集:利用 Google 图片生成数据集。
- 用户认证系统:提供用户认证机制,保障数据安全。
最近更新功能
- 用户界面优化:改进了用户界面,提升了用户体验。
- 功能增强:增强了标注工具的稳定性和准确性。
- 性能提升:通过代码优化,提升了工具的运行效率。
- 安全性增强:加强了用户认证系统的安全性。
COCO Annotator 作为一个开源项目,不断吸收社区反馈,持续迭代更新,为用户提供更加完善和高效的图像标注解决方案。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考