【提高工作效率的神器：深度学习自动标注软件推荐AutoLabelImg，X-AnyLabeling，LabelTrack，PLabel，Auto-MOS的使用】】

概要

自动标注软件在现代工作环境中的应用日益广泛，其高效的特性使其成为节省人力资源的不可或缺的工具。随着深度学习技术的快速发展，市场上涌现了众多自动化标定软件，它们以更智能、精准的方式完成标注任务。

这些软件不仅仅是简单的工具，更是在深度学习算法支持下，能够自动识别、分类和标注大量数据的先进系统。

从图像标注到自然语言处理，这些软件涵盖了多个领域，使其在各种项目和行业中都能发挥重要作用。

AutoLabelImg

AutoLabelImg是一款功能强大的标注软件，不仅包含了labelimg的基本功能，还新增了许多辅助标注功能，这些功能主要集中在Annoatate-tools和Video-tools两个新的菜单栏下。以下是AutoLabelImg的一些主要特色功能：

自动标注：
基于yolov5模型的自动标注功能。通过该功能，用户可以将yolov5检测模型的结果转化为.xml标注文件，从而快速生成标注信息，提高标注效率。自动标注demo

追踪标注：
采用基于opencv的追踪模块，实现视频自动标注。标注的起始帧由用户手动指定，而后利用追踪模块智能预测后续视频帧的标注结果，大大简化了视频标注的流程。追踪标注demo

放大镜：
提供鼠标附近区域的放大展示功能。这使得用户能够更容易地标注一些微小目标，而且可以根据需要选择开启或关闭放大镜功能。放大镜demo

数据增强：
支持多种数据增强手段，包括平移、翻转、缩放、亮度、gama调整、模糊等。这有助于提高训练数据的多样性，增强模型的鲁棒性。数据增强demo

查询系统：
引入了十多种新功能，让用户无需过多了解，只需通过模糊搜索即可找到所需功能。这种设计使得软件更加用户友好，降低了使用门槛。搜索系统demo

其他批量处理工具：
提供了多种批量处理工具，包括类别筛选、重命名、统计，标注文件属性校正，视频提取/合成，图片重命名等。用户可以通过软件中的查询系统获取详细介绍，或者直接上手体验这些实用的批量处理功能。
话不多说，直接上仓库地址（这次分了中文版和英文版的readme，读者可以随意切换）：项目地址： github仓库
安装教程
请参考项目仓库中的readme

X-AnyLabeling

X-AnyLabeling是一款创新性的交互式自动标注工具，它基于AnyLabeling进行构建和二次开发，通过扩展和支持多种模型和功能，结合Segment Anything和YOLO等主流模型，为用户提供了强大的人工智能支持。以下是X-AnyLabeling的主要特点：

多样的标注支持：
X-AnyLabeling支持多边形、矩形、圆形、直线和点等多种图像标注方式，满足不同项目的标注需求，使用户能够灵活选择适用于其数据集的标注方式。

全面的文本处理：
除了常见的图像标注，该工具还支持文本检测、识别以及关键信息提取（KIE）等功能，为用户提供了更为全面的标注能力，尤其适用于需要处理文本信息的项目。

检测-分类级联模型：
X-AnyLabeling支持检测-分类级联模型，使用户能够进行更细粒度的分类，进一步提高模型对不同类别的敏感性和准确性。

人脸和关键点检测：
提供一键式人脸和关键点检测功能，为人脸相关任务提供便捷而高效的标注工具，满足人脸检测和关键点定位的需求。

多框架支持：
支持多个主流深度学习框架，包括PaddlePaddle、OpenMMLab、Pytorch-TIMM等，使用户能够选择适合其需求和熟悉度的框架进行工作。

标准文件格式转换：
X-AnyLabeling能够将标注结果转换为标准的COCO-JSON、VOC-XML以及YOLOv5-TXT等文件格式，确保与其他系统和工具的兼容性，方便用户在不同平台之间共享和应用标注数据。

先进的检测器支持：
集成了先进的检测器，包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX以及DETR系列模型，为用户提供了在不同应用场景下选择最适合模型的灵活性。

源码链接
视频教程
安装
下载和运行可执行文件
整个安装及使用教程都很简单，目前已在Windows系统上编译成可执行软件，可直接在release页面直接下载使用。其他平台可根据以下指令自行打包即可：

1.安装 PyInstaller

pip install -r requirements-dev.txt 

2.构建

bash build_executable.sh 

请注意，在运行之前，请根据本地conda环境在anylabeling.spec文件中替换’pathex’。

3.移步至目录 dist/ 下检查输出。

源码编译

1.安装依赖包

pip install -r requirements.txt 

2.生成资源

pyrcc5 -o anylabeling/resources/resources.py anylabeling/resources/resources.qrc 

3.运行应用程序

python anylabeling/app.py 

使用X-AnyLabeling进行自动标记的步骤如下：
步骤一：激活自动标记

点击左侧的"Brain"按钮，以激活自动标记功能。 

步骤二：选择模型类型

从下拉菜单"Model"中选择"Segment Anything Models"类型的模型。请注意，不同模型具有不同的精度和速度。例如，"Segment Anything Model (ViT-B)"速度最快但精度较低，而"Segment Anything Model (ViT-H)"则是最慢但最准确的。其中，"Quant"表示量化过的模型。 

步骤三：标记对象

使用自动分割标记工具标记对象： "+Point": 添加属于对象的点。 "-Point": 移除对象中不需要的点。 "+Rect": 绘制包含对象的矩形，Segment Anything 将自动分割对象。 "清除": 清除所有自动分段标记。 

步骤四：完成对象

当完成当前标记后，按下快捷键"f"，输入标签名称并保存对象。 

注意事项：

X-AnyLabeling在第一次运行任何模型时，需要从服务器下载模型，可能需要一段时间，取决于本地网络速度。 首次进行AI推理也需要一些时间，请耐心等待。 后台任务正在运行以缓存"Segment Anything"模型的"编码器"，因此，在接下来的图像中自动分割工作会变得更加迅速，无需担心。 

参考：CVHub-工具篇

LabelTrack

LabelTrack是专为多目标跟踪（MOT）场景设计的自动标注工具。它通过简单的操作，如导入视频流，提供了快速而高效的行人标注功能。

主要功能包括：

视频导入：
用户可以轻松地导入MP4文件或视频帧文件夹，为后续的标注过程提供数据源。

手动标注：
提供了手动标注的功能，用户可以直观地在视频中标注行人的位置。这样的灵活性使得用户能够对标注结果进行更为精细的调整。

标注框修改：
允许用户修改标注框的各种属性，包括大小、标签、ID等信息。这种灵活性使得用户能够根据实际情况进行个性化的标注。

SOTA目标跟踪预测：
使用先进的目标跟踪模型进行预跟踪，以提高标注的准确性和效率。这有助于自动捕捉视频中的行人并生成初步的标注结果。

数据集导出和导入：
支持将标注结果导出为VisDrone格式的数据集，以满足不同项目的需求。同时，也提供了导入VisDrone格式数据集的功能，使得LabelTrack更加灵活和通用。

LabelTrack源码链接

PLabel

PLabel源码链接

这个工具是由鹏城实验室自主研发的，它集成了视频抽帧、目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等先进算法。通过这些算法的融合，该工具实现了对图像和视频的自动标注，并且可以对自动算法生成的结果进行人工标注，以获取更准确的标注结果。

此外，该工具还支持对视频、图片以及医疗数据（包括DICOM文件及病理图像）进行人工标注。标注结果可导出为COCO及VOC格式，以满足不同应用场景的需求。

特别值得注意的是，该工具支持多人协同标注，为团队合作提供了便利。另外，最新新增了基于GPU的Segment Anything分割自动标注镜像，使用户能够对任意图片进行高效的分割标注，提高标注效率。

Auto-MOS

Auto-MOS源码链接
该项目旨在自动生成基于激光雷达的运动对象分割的训练数据，通过批量离线处理数据来实现这一目标。

具体实现方式如下：

基于占据的动态物体去除：
首先，该工具利用基于占据的动态物体去除方法，对激光雷达数据进行批量离线处理。这一步骤旨在粗略检测可能的动态物体，通过识别被占据的区域来排除静态背景。

提取段和卡尔曼滤波跟踪：
其次，从初步的动态物体提议中，该工具提取段并使用卡尔曼滤波器进行跟踪。这一步骤有助于精细地追踪动态物体的运动轨迹，提高对运动物体的准确性。

基于跟踪的轨迹标记：
基于成功的跟踪轨迹，该工具将实际移动的物体，如驾驶汽车和行人，标记为移动。这种基于跟踪的轨迹标记策略使得对真实运动物体的标识更加可靠。

静态物体标记：
与此相反，非移动的物体，例如停放的汽车、灯、道路或建筑物，则被标记为静态。通过对不具有明显运动轨迹的物体进行静态标记，工具能够区分并分类不同类型的物体。

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