如何标注图像分割的ground truth？
How to annotate the ground truth for image segmentation?
我正在尝试训练执行图像分割的 CNN 模型，
但如果我有几个，我很困惑如何创建基本事实
图片样本？
图像分割可以class将输入图像中的每个像素
预定义的 class，例如汽车、建筑物、人或任何其他东西。
是否有任何工具或一些好主意来创建地面
图像分割的真相？
谢谢！
想到的一个工具是MIT's LabelMe toolbox：这个工具箱主要用于浏览数据集的现有标记图像，但它也有一个选项来注释新图像。
还有一些 this github repository for COCO UI 可能对您有用。
尝试 https://www.labelbox.io/。这是他们的图像分割模板的样子...
很多代码是 open source 并且他们有一个托管服务来管理端到端的标签。
您可以在整个数据集中使用平均化和归一化技术，从而创建您的基本事实，然后标记不同的结构。为此，您可以考虑创建一个所谓的|模板|。确保您的所有数据最初都是共同注册的。
对于语义分割，图像的每个像素都应该被标记。解决任务的方法有以下三种：
基于矢量 - 多边形、折线
基于像素 - 画笔、橡皮擦
人工智能驱动的工具
在 Supervisely 中，可以使用执行 1、2、3 的工具。
下面是两个比较多边形工具与 AI 驱动工具的视频：cars segmentation and food segmentation。
可以找到有关 Supervisely 注释功能的更多详细信息here。
我创建了一个名为 COCO Annotator 的开源工具：它提供了其他工具不足的任何功能：
- 直接导出为COCO格式
- 对象分割
- 有用的API端点来分析数据
- 导入已经以 COCO 格式注释的数据集
- 将断开连接的对象注释为单个实例
- 同时使用任意数量的标签标记图像片段
- 允许每个实例或对象的自定义元数据
- 魔法wand/select工具
- 使用 google 图像生成数据集
- 用户认证系统
SageMaker Ground Truth 具有数据集管理和 UI 功能以启用语义分割。 https://aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth/
我们最近发布了 UI 的增强功能，可通过自动查找区域边界显着加快注释速度。在这里阅读：https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/auto-segmenting-objects-when-performing-semantic-segmentation-labeling-with-amazon-sagemaker-ground-truth/
整体流程为：
- 将数据加载到工具中
- 画一个形状。例如。使用多边形工具或其他形状工具
- 导出点并直接用于训练，或将它们转换为密集像素掩码。
注释过程详细信息
一般来说，基于矢量的工具是首选，因为它们更准确。
例如，左边是 4 个多边形点，右边是一个画笔。
从直觉上反驳它甚至可以更快地找出点。例如这里，我只是将鼠标移到记录这个的大纲上：
但它实际上存储为点：
使用其他形状
例如，您可以使用椭圆或圆形来创建分割蒙版。
不需要实际手动创建多边形。
自动边界
想要达到 100% 的像素覆盖率背后的一个主要概念是称为自动边界的概念。基本上它只是意味着物体的边缘相交得很好。例如，在 Diffgram 中，您可以 select 两个点，它会创建一个匹配的边框。
最后还有很多其他概念，例如pre-labeling、复制到下一个、跟踪等
模具
Diffgram 的 Segmentation Labeling Software is a great tool option for Image and Video Annotation. It's open-core, you can run it on your kubernetes cluster.
我正在尝试训练执行图像分割的 CNN 模型， 但如果我有几个，我很困惑如何创建基本事实 图片样本？
图像分割可以class将输入图像中的每个像素 预定义的 class，例如汽车、建筑物、人或任何其他东西。
是否有任何工具或一些好主意来创建地面 图像分割的真相？
谢谢！
想到的一个工具是MIT's LabelMe toolbox：这个工具箱主要用于浏览数据集的现有标记图像，但它也有一个选项来注释新图像。
还有一些 this github repository for COCO UI 可能对您有用。
尝试 https://www.labelbox.io/。这是他们的图像分割模板的样子...
很多代码是 open source 并且他们有一个托管服务来管理端到端的标签。
您可以在整个数据集中使用平均化和归一化技术，从而创建您的基本事实，然后标记不同的结构。为此，您可以考虑创建一个所谓的|模板|。确保您的所有数据最初都是共同注册的。
对于语义分割，图像的每个像素都应该被标记。解决任务的方法有以下三种：
基于矢量 - 多边形、折线
基于像素 - 画笔、橡皮擦
人工智能驱动的工具
在 Supervisely 中，可以使用执行 1、2、3 的工具。
下面是两个比较多边形工具与 AI 驱动工具的视频：cars segmentation and food segmentation。
可以找到有关 Supervisely 注释功能的更多详细信息here。
我创建了一个名为 COCO Annotator 的开源工具：它提供了其他工具不足的任何功能：
- 直接导出为COCO格式
- 对象分割
- 有用的API端点来分析数据
- 导入已经以 COCO 格式注释的数据集
- 将断开连接的对象注释为单个实例
- 同时使用任意数量的标签标记图像片段
- 允许每个实例或对象的自定义元数据
- 魔法wand/select工具
- 使用 google 图像生成数据集
- 用户认证系统
SageMaker Ground Truth 具有数据集管理和 UI 功能以启用语义分割。 https://aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth/
我们最近发布了 UI 的增强功能，可通过自动查找区域边界显着加快注释速度。在这里阅读：https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/auto-segmenting-objects-when-performing-semantic-segmentation-labeling-with-amazon-sagemaker-ground-truth/
整体流程为：
- 将数据加载到工具中
- 画一个形状。例如。使用多边形工具或其他形状工具
- 导出点并直接用于训练，或将它们转换为密集像素掩码。
注释过程详细信息
一般来说，基于矢量的工具是首选，因为它们更准确。
例如，左边是 4 个多边形点，右边是一个画笔。
从直觉上反驳它甚至可以更快地找出点。例如这里，我只是将鼠标移到记录这个的大纲上：
但它实际上存储为点：
使用其他形状
例如，您可以使用椭圆或圆形来创建分割蒙版。 不需要实际手动创建多边形。
自动边界
想要达到 100% 的像素覆盖率背后的一个主要概念是称为自动边界的概念。基本上它只是意味着物体的边缘相交得很好。例如，在 Diffgram 中，您可以 select 两个点，它会创建一个匹配的边框。
最后还有很多其他概念，例如pre-labeling、复制到下一个、跟踪等
模具
Diffgram 的 Segmentation Labeling Software is a great tool option for Image and Video Annotation. It's open-core, you can run it on your kubernetes cluster.