wkentaro/labelme
Image annotation with Python. Supports polygon, rectangle, circle, line, point, and AI-assisted annotation.
What it solves
Labelme는 컴퓨터 비전 작업을 위한 ground-truth 데이터를 생성하는 데 도움을 주는 그래픽 이미지 어노테이션 도구입니다. 객체 탐지 및 세그멘테이션에 사용되는 모델과 같은 다양한 AI 모델을 위해 이미지를 라벨링하는 프로세스를 단순화합니다.
How it works
Python으로 작성되었으며 인터페이스에 Qt framework를 사용하는 이 도구는 사용자가 이미지 위에 수동으로 도형(폴리곤, 사각형, 원, 선, 점)을 그려 객체를 정의할 수 있게 합니다. 또한 SAM (Segment Anything Model), EfficientSAM, YOLO-world를 사용하여 더 빠른 point-to-polygon/mask 및 text-to-annotation 워크플로우를 지원하는 AI 지원 기능을 통합했습니다. 어노테이션은 JSON 파일로 저장되며, 이후 COCO 및 VOC와 같은 일반적인 데이터셋 형식으로 내보보낼 수 있습니다.
Who it's for
이미지 분류, 바운딩 박스 탐지, 시맨틱 세그멘테이션 및 인스턴스 세그멘테이션을 위한 고품질 라벨링 데이터셋을 구축해야 하는 컴퓨터 비전 모델 구축 연구자 및 개발자를 대상으로 합니다.
Highlights
- Diverse Annotation Primitives: 폴리곤, 사각형, 원, 선, 점 도구를 지원합니다.
- AI-Assisted Labeling: SAM, EfficientSAM, YOLO-world를 통합하여 자동화된 mask 및 텍스트 기반 어노테이션을 지원합니다.
- Multi-format Export: 시맨틱 및 인스턴스 세그멘테이션을 위한 VOC 및 COCO 형식으로 데이터를 내보냅니다.
- Video Annotation: 비디오 프레임 어노테이션을 지원합니다.
- Global Accessibility: 20가지 다양한 언어로 제공됩니다.
- Standalone App: Python 또는 Qt 종속성을 관리하고 싶지 않은 사용자를 위해 독립 실행형 파일을 제공합니다.