OpenCV 很高興地介紹我們銀牌會員計劃的參與者 - SuperAnnotate!作為我們合作的一部分,他們正在為計算機視覺社群釋出免費的標註工具,並解釋為什麼這款產品值得關注。

關於作者:
Vahan Petrosyan 是 SuperAnnotate 的聯合創始人兼首席技術官。在加入 SuperAnnotate 之前,Vahan 曾在瑞典皇家理工學院攻讀影像分割博士學位。他在學習期間開發的演算法成為 SuperAnnotate 平臺的基礎。他對這項技術在各種計算機視覺應用中的不斷增長的需求最終促使他放棄博士學位,創辦了公司。

在這篇文章中,我將介紹 SuperAnnotate 的新的免費桌面應用程式,討論我們構建它的原因,並分享更多關於我們認為將顯著提高標註專案速度、準確性和效率的許多功能的資訊。免費的影像標註工具和商業影像標註工具之間存在巨大的功能差距。SuperAnnotate 桌面版透過提供最快的全方位軟體工具來彌合這一差距,幫助計算機視覺工程師完成他們的標註任務。
免費影像標註工具的世界
我不會寫一篇關於免費影像標註工具的宇宙的長篇介紹,而是簡要概括許多涵蓋該主題的精彩文章、部落格和網站。也許討論免費工具最具資訊量的網站是 Awesome Open Source,該網站根據每個工具獲得的 GitHub 星標數量對開源工具進行排名。影像標註工具的列表可以 在這裡找到。根據該列表,顯而易見的是,CVAT(由英特爾管理)和 VOTT(由微軟管理)是最受歡迎的免費影像標註工具。還有一些其他有趣的文章將 CVAT 和 VOTT 列為最好的免費標註工具。以下是一些示例: Bohemian.ai, Sicara.ai, 維基百科。
這些文章是非常好的資源,我強烈建議您閱讀它們,瞭解可用的不同工具,如果您有時間,甚至嘗試其中的一些工具。但是,您很快就會意識到,免費工具在許多方面都存在不足,導致速度緩慢、專案管理混亂以及整體使用者體驗不直觀——尤其是考慮到我們今天對軟體的期望。
介紹 SuperAnnotate 桌面版
SuperAnnotate 的創始團隊(我的兄弟和我)分別是生物醫學成像和計算機視覺的博士生。在我們的博士學習過程中,我們花了很多時間處理影像,特別是標註。2018 年,免費標註工具與今天一樣令人難以置信地不方便,使用它們非常痛苦。它們不僅極其緩慢且笨拙,而且缺乏許多關鍵的標註功能。這些痛苦促使我們推出 SuperAnnotate。
自成立 SuperAnnotate 以來,我們一直專注於釋出速度快、易於使用且功能強大的軟體,適用於所有型別的計算機視覺任務。在過去兩年裡,我們努力構建我們認為是最快、最高效的計算機視覺管道標註平臺。而且,由於我們來自學術界,我們還想讓任何人都可以輕鬆安裝和免費使用我們平臺的一個版本,以幫助消除我和我兄弟作為博士生時遇到的許多痛苦。
早在 6 月份,我們就宣佈與 OpenCV 合作,為更廣泛的計算機視覺社群帶來免費的標註工具,它比目前可用的免費工具有了顯著的改進。
幾天前,我們釋出了面向 Mac、Windows 和 Linux 使用者的軟體。儘管這是初始版本,但該軟體已經提供了多種高階功能,可以將您的標註流程速度提高 3-5 倍。您可以 在這裡 下載它。
我們將每月更新我們的桌面應用程式,並且非常樂意收到社群對您喜歡的功能以及缺失的功能的反饋。我們很高興成為 OpenCV 社群的一部分,並幫助為其成員提供最好的計算機視覺工具。

您應該使用 SuperAnnotate 桌面版的八個理由
在本節中,我將更深入地探討使我們的應用程式與一些最流行的替代方案相比獨一無二的功能。正如我上面提到的,我們平臺的付費版本專注於提供閃電般的速度、強大的工作流程和愉快的使用者體驗。我們嘗試將這種關注(以及一些功能)帶入我們的桌面應用程式中。以下是一些亮點:
注意:我強烈建議觀看下面的影片,其中總結了所有這些元件。
1. 誕生於 SuperAnnotate 的核心平臺
在過去兩年裡,我們投入了數十萬個工程師工時和數百萬美元用於 SuperAnnotate 的核心 Web 版本,構建了我們認為最快的、最高效的計算機視覺標註平臺。它還包含了在我們的平臺 Web 版本中工作了數十萬小時的標註者的反饋。這使我們能夠提供包含核心產品功能中的一些設計、特性和改進的桌面編輯器。我們希望結果是一款 100% 免費的產品,它具有愉悅、功能豐富且專業級的品質。
2. 高階多邊形工具
多邊形標註通常是最耗時的標註任務。任何使用過免費標註工具的人都知道這種體驗有多糟糕。為了使手動建立和編輯多邊形更快,我們在傳統多邊形工具中添加了一些內容。其中一些功能包括:
- 筆式多邊形工具 — 使用多邊形作為筆,使彎曲的標註更快
- 新增/刪除點— 新增 和 刪除 多邊形點只需點選幾下
- 編輯多邊形—使用我們的筆式多邊形工具,顯著提高編輯多邊形的速度
- 共享多邊形邊界s—與傳統工具相比,繪製具有共享邊界的邊界速度提高 2 倍
- 移動/分組/刪除多邊形— 選擇、拖動、放置或刪除單個或多個多邊形,無論您想要放置在哪裡
這些只是我們能夠將多邊形標註時間減少 20-60% 並使多邊形標註精度顯著提高的一些功能。
3. 過濾
大多數標註工具缺乏過濾影像的功能。然而,我們發現類過濾對加快標註審查流程具有重大影響。透過 SuperAnnotate 的過濾選單,使用者可以僅顯示他們感興趣的特定類別的影像,從而避免了需要瀏覽所有影像,節省了大量時間。
4. 在幀之間跟蹤多個物件
在連續幀之間跟蹤多個物件可以顯著改善標註體驗,同時還可以加快標註速度。我們的桌面應用程式允許使用者選擇多個物件並執行移動、刪除、分組、複製、貼上和複製等操作。使用者可以在連續幀中複製和複製標註,同時保留相同的屬性 ID,以便可以輕鬆地在多個幀中跟蹤特定屬性。
5. 龐大的快捷鍵列表
遊戲玩家和 Excel、Photoshop 等工具的高階使用者都知道,龐大的快捷鍵列表如何既能改善使用者體驗又能提高速度。這就是為什麼我們為工具選擇、螢幕導航、複製/貼上/分組/取消分組物件、幀切換等操作建立了大量的快捷鍵。所有快捷鍵都位於鍵盤左側(類似於遊戲),因此您的右手可以專注於滑鼠,而您的左手無需移動即可找到合適的快捷鍵。
6. 標註靈活性
當前的平臺(無論是免費的還是付費的)都將您限制為一種標註工作流程:您設定屬性,然後繪製形狀。通常,繪製形狀或在例項之間複製類別等不同的工作流程效率會更高。使用 SuperAnnotate,我們允許各種標註工作流程,為使用者提供了他們所需的最大效率。
7. 類別/屬性/點標籤
在 SuperAnnotate 桌面應用程式中,建立、新增或刪除類別和屬性非常簡單。使用者可以輕鬆地從之前的專案匯入類別,從而節省了定義專案所需的時間。此外,我們允許使用者使用純文字對單個點進行標註。這可以有多種用途,例如,用一句話描述物件,為物件新增標籤或描述多邊形中的特定點(例如,後右輪)。
8. 提升您的標註
隨著您的標註需求增加,您可能會發現自己需要尋找諸如增加自動化、ML 功能、更強大的專案管理、詳細的質量保證、團隊協作和使用者角色等內容。您可能還會發現自己需要外包標註團隊。在 SuperAnnotate,我們可以透過我們的核心平臺滿足所有這些需求以及更多需求。我們的核心平臺利用 ML 和基於工作流程的功能來幫助計算機視覺團隊將標註速度提高高達 10 倍,同時顯著提高訓練資料的質量,並提高管理標註專案的效率。我們還在平臺上集成了服務,使客戶能夠訪問數千名專業管理的外包標註者,他們配備了我們閃電般的快速工具。如果您有興趣瞭解更多關於我們的核心平臺和服務的資訊,請填寫 此表格。
從其他平臺或開源工具匯入標註
從其他軟體遷移到 SuperAnnotate 對我們的客戶來說非常重要。這是我們使用者經常提出的要求,因為他們中的許多人希望使用我們的平臺來對他們之前的工作進行質量檢查,並從其他工具遷移過來。我們已經透過使用幾行程式碼(我在下面描述了)來輕鬆地從其他標註工具匯入標註資料,使遷移變得非常容易。然後,在我們的平臺中,使用者可以利用上面描述的功能,例如過濾和高階多邊形編輯,輕鬆地對之前的標註工作進行質量保證並檢查預測的準確性。
為了瞭解遷移之前的標註有多麼容易,我已包含了所需的所有程式碼。 (請注意,您可以不僅從其他開源工具,還可以從其他付費平臺傳輸您的標註。)對於轉換,您可以使用我們的 SDK,我們在其中提供所有轉換指令碼,以使轉換過程變得容易。下面是來自 Labelbox 的示例,但它可以應用於其他平臺,例如 Amazon SageMaker、Google Cloud AutoML、Scale AI、VOTT 等。
首先,安裝 SDK 和補充儲存庫
pip install superannotate
pip install 'git+https://github.com/cocodataset/panopticapi.git'
pip install 'git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools
&subdirectory=PythonAPI'
然後,使用以下指令碼將您的資料轉換為 SuperAnnotate 格式
import superannotate as sa
sa.import_annotation_format(<input_dir>, <output_dir>, "LabelBox", <dataset_name>)
收到以 SuperAnnotate 格式轉換後的 json 檔案後,您只需在我們的編輯器中上傳標註即可。

如果您對我們的高階功能感興趣,您可以在我們的 基於 Web 的 平臺上匯入影像並清理標註,然後使用遷移學習自動標註下一組影像。請參考 這篇文章 並瞭解如何在不編寫任何程式碼的情況下執行此操作。
SuperAnnotate Desktop 的未來
SuperAnnotate Desktop 的目標是為學術研究人員或獨立標註者提供快速直觀的工具,並在標註過程中節省寶貴的時間。未來,我們將每月更新軟體,並提供解決社群最重要痛點的功能。因此,我們鼓勵社群更加積極地提出問題,並在我們的 GitHub 頁面上公開這些問題。






