本次分享一個谷歌暗度陳倉收集客戶標注數據的故事，城市套路深，我要回農村；分享九個數據標注最常用的工具，涵蓋打點，拉框，OCR，語義分割，3D等。01一個故事

2004 年，谷歌宣布開啟全球圖書館館藏圖書的數字化計劃，掃描了哈佛大學、牛津大學、斯坦福大學、康奈爾大學、紐約公共圖書館等世界一流設施內的書籍，光哈佛大學就有 1600 萬冊，將它們制作成電子版。

書頁內的文字主要通過 OCR 光學字符掃描分析，轉換成為文本。識別過程并非完美，字跡模糊、污跡等都可能產生錯誤，所以需要配合人工修正。

谷歌怎么做呢？他們直接把難于識別的文字，做成了驗證碼，當你在某些情況下需要登錄驗證谷歌帳號時，展示兩個單詞——一個單詞是谷歌已知信息，靠這個完成真正的驗證動作，另一個就是上述無法識別的圖書文本，谷歌讓你來肉眼識別，至少三個用戶給出同一個結果，就會被提交給谷歌服務器。

恭喜你被套路了!

同樣的，谷歌將這套發揚到了無人駕駛領域，做成了圖形驗證界面，讓用戶在驗證環節，從一堆谷歌街景的實拍照片矩陣中，選出「人」、「車」或是「路牌」。

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盡管谷歌自身已有海量數據積累，但為了提升現行主流的「有監督學習」算法模型的準確度，數據永遠不嫌多，直接或者間接從用戶手中花樣收集數據標注，包裝出各種各樣的形態，防不勝防.但背后的一切還是流量的支持，沒有流量怎么辦？踏踏實實一點一點標注吧。02九個工具

1.LabelImg

主頁地址:https://github.com/tzutalin/labelImg

下載以后根據作者提供的安裝指南即可安裝，如果安裝不上怎么辦，不用這么麻煩，下面這個地址提供了直接下載的地址，下載預編譯exe即可：

https://github.com/zhaobai62/labelImg

支持VOC2012格式與tfrecord自動生成！

2.LabelIme

主頁地址:https://github.com/wkentaro/labelme

支持對象檢測、圖像語義分割數據標注，實現語言為Python與QT。

支持導出VOC與COCO格式數據實例分割

強烈推薦，實例分割都可以用它標注！

3.RectLabel

https://rectlabel.com/

支持導出YOLO、KITTI、COCOJSON與CSV格式

讀寫Pascal VOC格式的XML文件

4.OpenCV/CVAT

官方主頁:https://github.com/opencv/cvat

高效的計算機視覺注釋工具，支持圖像分類，對象檢測框，圖像語義分割

5.VOTT

官方主頁:https://github.com/microsoft/VoTT

Microsoft發布了一個基于WEB的可視化數據注釋工具，用于本地部署。

支持圖像和視頻數據注釋

6.LableBox

官方主頁:https://github.com/Labelbox/Labelbox

WEB模式下的標記工具

提供自定義注釋API支持

純JS + HTML支持

7.VIA-VGG Image Annotator

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/

VGG發布的圖像標準工具

基于WEB方式的標注工具

8.PixelAnnotationTool

https://github.com/abreheret/PixelAnnotationTool

9.point-cloud-annotation-tool

官方地址:https://github.com/springzfx/point-cloud-annotation-tool

3D點云數據注釋工件

支持3D BOX盒子生成

支持KITTI-bin格式數據

數據標注｜國家信息安全標準化技術委員會-人工智能安全標準化白皮書(2019)

數據標注｜明星秒變寵物臉

數據標注｜定義我，請先了解我

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据集标注工具_数据标注分享9个数据标注工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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