告別對象檢測圖像數據手動標注的坑，用Anno-Mage半自動圖像標注工具
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本文轉載自：OpenCV學堂
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引言
大家做對象檢測模型訓練與遷移學習時候，常常需要自己標注數據，特別是針對一些自定義的對象做標注的時候，標注數據是一項枯燥而且乏味的工作，雖然大家都知道標注數據工作很重要，特別是高質量的標注數據是模型取得良好效果的必要條件，但是畢竟是基礎工作，很多CV開發(fā)者還是很不愿意干這個活的，手動標注考驗耐心，讓人崩潰！小編曾經標注了三天的數據就覺得很難受了，要想告別手動標注，有什么好工具，最近小編就發(fā)現一個很好的開源工具，可以實現半自動的對象檢測數據標注，然后簡單的人工檢查一下就好啦，真的是大大降低人力成本與時間成本。這個神器就是Anno-Mage
Anno-Mage
安裝該工具
git clone https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool.git依賴包版本要求：
Tensorflow >= 1.7.0OpenCV = 3.xKeras >= 2.1.3Python >= 3.5
在clone代碼庫的基礎上執(zhí)行
pip install -r requirements.txt即可安裝全部依賴，此外windows下面需要VS2015 VC++庫加持。
該工具通過一個通用模型對數據集進行檢測，實現自定義對象的標注功能，這個通用模型默認為RetinaNet，基于MSCOCO訓練生成，支持80個類別常見對象檢測，通過它就可以實現80中常見對象自動標注，此外還支持add新對象檢測模型，支持更多自定義對象檢測網絡，實現自定義對象檢測數據集的自動/半自動標注任務。
該工具的用法與詳細說明如下：
github的地址如下：
https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool好消息！
小白學視覺知識星球
開始面向外開放啦??????
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