[labelme][labelimg] アノテーションツールまとめ(物体検出・セグメンテーション・分類)

 Deep Learning学習のための教師データを作るのに役立つアノテーションツールをまとめます。

Labelimg – 物体検出タスクのアノテーションツール


 物体検出のアノテーションツールはLabelimgが便利です。

https://github.com/tzutalin/labelImg/

 使い方は非常に直感的でクリック・マウス移動で矩形を描画できます。

 結果はPascal VOC形式、YOLO形式で出力ができます。

 VOC形式がどういうものかはこちらを参照。YOLO形式は良さげなサイトがない…。

Labelme – セグメンテーションタスクのアノテーションツール


 セグメンテーションのアノテーションツールはLabelmeが便利です。

https://github.com/wkentaro/labelme

 点と点を結んで物体領域を描画したり、四角・丸の図形描画ができます。

 また、私は試したことないですがインスタンスセグメンテーションができるようです。

 欠点としては点と点で結ぶ描画や四角・丸などの図形描画しかなく、フリーハンドで領域を塗ることができないことだろうか。

 また、結果がjson形式のためそのままだと扱いが面倒です。

 jsonから画素値をラベルにしたPNG画像を生成するスクリプト書いたのでこれ使うと扱いが楽になります。

 また、labelme結構不便だと思ったので自分で作ってみました。こんな感じです。

 pip install labelptで入り、labelptコマンドで立ち上がります。良かったら使ってみてください!

 スターとかインストールしてもらえると嬉しいです。

https://github.com/pei223/labelpt

https://pypi.org/project/labelpt/

 また、ツールの詳細はこちらの記事を参照してください。実際に動かしている動画など載せてあります。

画像分類とか他のタスクは?


 画像分類、姿勢推定などは探した感じなさそう。

 なので画像分類については私が作りました。pip install labelclsで入ります。よかったら使ってみてください!

 スターとかインストールしてもらえると嬉しいです。

https://pypi.org/project/labelcls/

https://github.com/pei223/labelcls

 こんな感じです。

 ツールの詳細は以下のページを見てください。実際に動かしている動画を載せています。

 そのほか、もしあったら追記するのでコメントしていただけるとありがたいです。

2 thoughts to “[labelme][labelimg] アノテーションツールまとめ(物体検出・セグメンテーション・分類)”

  1. 自作されてしまうところがすごいですね。
    ちょっと教えていただければありがたいのです。現在、固定カメラで撮影した画像を取り扱っています。同じ場所に障害物があり、それをアノテーションしているのですが、毎回同じなので、アノテーションそのものをコピーできるものを探しております。labelptはアノテーション をコピーすることは可能でしょうか?

    1. コメントありがとうございます。
      アノテーション結果をコピーする機能はございません。
      ですが、アノテーション結果は単純な画像ファイルのため、結果画像をコピー + リネームすることで実現できると思います(アノテーション結果をコピーしたもののファイル名を元画像に合わせてください)。
      アノテーション結果は各画素にクラス番号が入っていて色付け用にカラーパレットが設定されているpngです。

      ピクセル単位で変動がない + 画像サイズが同じであればそのままコピーするだけでいいと思いますが、そうでなければコピー + labelpt上で微調整が必要かと思います。

      labelptについて別記事で実際の動作の動画を載せているので参考にしていただければ幸いです。
      https://deecode.net/?p=1493

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