wkentaro/labelme

Image annotation with Python. Supports polygon, rectangle, circle, line, point, and AI-assisted annotation.

What it solves

Labelme は、コンピュータビジョンタスクのための ground-truth データを作成するユーザーを支援するために設計されたグラフィカルな画像アノテーションツールです。物体検出やセグメンテーションに使用されるモデルなど、さまざまな AI モデル向けに画像をラベル付けするプロセスを簡素化します。

How it works

Python で記述され、インターフェースに Qt framework を使用しているこのツールは、ユーザーが画像上に手動で図形（ポリゴン、長方形、円、線、点）を描画してオブジェクトを定義することを可能にします。また、SAM (Segment Anything Model)、EfficientSAM、および YOLO-world を使用した AI 支援機能も統合されており、より高速な point-to-polygon/mask および text-to-annotation ワークフローを実現します。アノテーションは JSON ファイルとして保存され、VOC や COCO などの一般的なデータセット形式にエクスポート可能です。

Who it's for

画像分類、バウンディングボックス検出、セマンティックセグメンテーション、およびインスタンスセグメンテーションのために高品質なラベル付きデータセットを作成する必要がある、コンピュータビジョンモデルを構築する研究者や開発者向けです。

Highlights

  • Diverse Annotation Primitives: ポリゴン、長方形、円、線、点のツールをサポートしています。
  • AI-Assisted Labeling: SAM、EfficientSAM、および YOLO-world を統合し、自動化された mask およびテキストベースのアノテーションを実現します。
  • Multi-format Export: セマンティックセグメンテーションおよびインスタンスセグメンテーション用に、データを VOC および COCO 形式でエクスポートします。
  • Video Annotation: ビデオフレームのアノテーションをサポートしています。
  • Global Accessibility: 20 種類の異なる言語で利用可能です。
  • Standalone App: Python や Qt の依存関係を管理したくないユーザー向けに、スタンドアロンの実行可能ファイルを提供します。