Annot8: Schnelle Beschriftung von Bildern für das Training von KI-Modellen

Annot8 ist ein Bildannotationstool für macOS, das Benutzern helfen soll, schnell hochwertige Datensätze für Machine-Learning-Modelle vorzubereiten. Es unterstützt das Hochladen von Bildern im Stapel und vereinfacht den Annotierungsprozess durch eine intuitive Benutzeroberfläche und Tastenkombinationen, so dass es für Anfänger im maschinellen Lernen und professionelle Entwickler geeignet ist. Benutzer können den Bildern benutzerdefinierte Beschriftungen hinzufügen und sie in das CSV-Format exportieren, um sie leicht in Modelle zur Objekterkennung zu integrieren.Annot8 legt großen Wert auf den Schutz der Privatsphäre, benötigt keine Internetverbindung, um die Hauptfunktionen zu nutzen, und sammelt keine Benutzerdaten. Das Tool ist so konzipiert, dass es einfach und effizient ist, was es ideal für Szenarien macht, in denen eine große Anzahl von Bildern schnell beschriftet werden muss.

Funktionsliste

• Stapel-Upload von Bildern: Sie können ganze Ordner per Drag & Drop hochladen und so schnell mehrere Bilder importieren.
• Benutzerdefinierte Etiketten: Definieren Sie Etiketten frei nach Projektanforderungen und passen Sie sie flexibel an verschiedene Aufgaben an.
• Tastenkombinationen: Beschleunigen Sie den Anmerkungsprozess durch Hotkeys, um die Arbeitseffizienz zu verbessern.
• Intuitive Beschriftungsoberfläche: Bietet eine einfache und leicht zu bedienende Oberfläche, die eine präzise Beschriftung von Objekten unterstützt.
• Export im CSV-Format: Export von Annotationsdaten mit einem Klick, kompatibel mit Frameworks für maschinelles Lernen.
• Offline arbeiten: keine Internetverbindung erforderlich, Schutz der Daten, geeignet für den lokalen Betrieb.
• Native macOS-Unterstützung: Optimiert für macOS, läuft es reibungslos und ist leichtgewichtig.

Hilfe verwenden

Annot8 ist ein Bildannotationstool für macOS-Benutzer, das sich für die Vorbereitung von Datensätzen für maschinelle Lernmodelle eignet. Nachfolgend finden Sie eine ausführliche Anleitung, die den Nutzern hilft, schnell loszulegen und Bildannotationsaufgaben effizient zu erledigen.

Einbauverfahren

1. Besuchen Sie den App StoreÖffnen Sie den App Store auf macOS und suchen Sie nach "Annot8" oder gehen Sie direkt auf https://apps.apple.com/us/app/annot8-label-images-for-ai/id6469836426.
2. Herunterladen und installierenKlicken Sie auf die Schaltfläche "Holen", melden Sie sich mit Ihrer Apple ID an und laden Sie das Programm herunter. Nach der Installation wird Annot8 im Ordner "Programme" angezeigt.
3. eine Anwendung startenDoppelklicken Sie auf das Annot8-Symbol, um das Programm zu starten, das ohne zusätzliche Konfiguration verwendet werden kann.
4. Überprüfung der SystemanforderungenStellen Sie die Kompatibilität mit der macOS-Version sicher (macOS 12.0 oder höher empfohlen). Das Installationsprogramm ist klein und ressourcenintensiv und passt auf die meisten macOS-Geräte.

Hauptfunktionen

1. stapelweises Hochladen von Bildern

• Verfahren::
  1. Öffnen Sie Annot8 und rufen Sie den Hauptbildschirm auf.
  2. Suchen Sie die Schaltfläche "Hochladen" in der oberen linken Ecke der Benutzeroberfläche oder ziehen Sie den Bildordner direkt in den dafür vorgesehenen Bereich.
  3. Wählen Sie den Ordner aus, der die Bilder enthält. Gängige Formate wie JPG, PNG usw. werden unterstützt.
  4. Nach der Bestätigung wird das Bild automatisch in den Arbeitsbereich geladen und auf der linken Seite wird eine Liste der Bilder angezeigt.
• caveatBilddateien müssen vor dem Hochladen eindeutig benannt werden, um doppelte oder verstümmelte Codes zu vermeiden und die spätere Verwaltung zu erleichtern.

2. benutzerdefinierte Etiketten hinzufügen

• Verfahren::
  1. Wählen Sie ein Bild im Arbeitsbereich aus und das Bild wird im Hauptfenster angezeigt.
  2. Klicken Sie oben auf der Benutzeroberfläche auf die Option "Tag" und geben Sie einen benutzerdefinierten Tag-Namen ein (z. B. "Katze", "Auto").
  3. Benutzen Sie die Maus, um den Zielbereich auf dem Bild einzurahmen, und lassen Sie sie los, um das Eingabefeld für die Beschriftung aufzurufen.
  4. Geben Sie den Namen des Etiketts ein und bestätigen Sie, das Etikett wird an den umrahmten Bereich gebunden.
• Ausgewählte FunktionenUnterstützt Multi-Label-Management, kann mehrere Etiketten für das gleiche Bild hinzufügen, geeignet für die Annotation Bedürfnisse der komplexen Szenen.

3. eine Abkürzung

• Allgemeine Tastenkombinationen::
  • Command + T: Neue Registerkarte.
  • Command + SSpeichern: Speichert die aktuelle Bemerkung.
  • Command + ZRückgängig: Macht den vorherigen Vorgang rückgängig.
  • Command + ECSV-Datei exportieren.
• Tipps und TricksWenn Sie sich mit den Tastenkombinationen vertraut machen, können Sie die Geschwindigkeit Ihrer Anmerkungen um ein Vielfaches erhöhen. Eine vollständige Liste der Tastenkombinationen finden Sie unter Einstellungen.

4. der Export von gekennzeichneten Daten

• Verfahren::
  1. Wenn Sie alle Bilder beschriftet haben, klicken Sie auf die Schaltfläche "Exportieren" in der oberen rechten Ecke der Benutzeroberfläche.
  2. Wählen Sie das Exportformat (standardmäßig CSV) und legen Sie den Speicherpfad fest.
  3. Nach der Bestätigung erzeugt Annot8 eine CSV-Datei mit dem Bildpfad, den Beschriftungen und den Koordinaten.
• KompatibilitätDie exportierten CSV-Dateien sind mit den wichtigsten Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch kompatibel, so dass sie direkt für das Modelltraining verwendet werden können.

5. die Offline-Arbeit und der Schutz der Privatsphäre

• Die Kernfunktion von Annot8 macht eine Internetverbindung überflüssig, und die Daten werden lokal auf dem Gerät gespeichert, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.
• Benutzer können den Pfad zur Datenspeicherung unter "Einstellungen" überprüfen, der standardmäßig im Benutzerordner von macOS gespeichert ist.

Featured Function Bedienung

Intuitive Beschriftungsoberfläche

Die Benutzeroberfläche von Annot8 ist einfach gestaltet. Das Hauptfenster ist in drei Bereiche unterteilt: die Bildliste auf der linken Seite, der Bildvorschaubereich in der Mitte und die Symbolleiste auf der rechten Seite. Der Benutzer kann den Zielbereich schnell durch Ziehen mit der Maus auswählen, und die Symbolleiste bietet Vergrößerungs-, Verkleinerungs- und Verschiebungsfunktionen zur einfachen Handhabung von Details. Die Schnittstelle unterstützt hochauflösende Displays, so dass Bilddetails beim Beschriften deutlich sichtbar sind.

Effiziente Stapelverarbeitung

Bei großen Datensätzen unterstützt Annot8 das gleichzeitige Laden von Hunderten von Bildern. Mit dem "Batch-Modus" können Sie mehrere Bilder nacheinander mit Anmerkungen versehen, um sich wiederholende Vorgänge zu vermeiden. Es wird empfohlen, nicht mehr als 500 Bilder auf einmal hochzuladen, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.

Tipps und Tricks

• Optimierung der ArbeitsabläufeBilder ähnlicher Art im gleichen Ordner ablegen, um das Hochladen von Stapeln und die einheitliche Kennzeichnung zu erleichtern.
• Daten sichernRegelmäßig CSV-Dateien exportieren und sichern, um einen versehentlichen Datenverlust zu vermeiden.
• Prüfen Sie die KennzeichnungVorschau": Verwenden Sie die Funktion "Vorschau", um vor dem Exportieren zu prüfen, ob alle Anmerkungen korrekt sind.
• LeistungsoptimierungWenn Sie mit sehr großen Bildern arbeiten, empfiehlt es sich, andere Programme im Hintergrund zu schließen, um Speicherplatz freizugeben.

caveat

• Annot8 wird derzeit nur auf macOS unterstützt, es gibt keine Windows- oder Linux-Version.
• Vergewissern Sie sich, dass die Bildauflösung moderat ist (empfohlen wird ein Wert unter 1920×1080), zu große Bilder können die Ladegeschwindigkeit beeinträchtigen.
• Für die Zusammenarbeit im Team müssen Sie die exportierte CSV-Datei manuell freigeben, da Annot8 derzeit keine Cloud-Synchronisierung unterstützt.

Durch die oben genannten Schritte können die Benutzer die Kernfunktionen von Annot8 schnell beherrschen und Bildkommentierungsaufgaben effizient erledigen.

Anwendungsszenario

1. Modelltraining für maschinelles Lernen
   Annot8 eignet sich zur Vorbereitung von Datensätzen für Objekterkennungsmodelle (z. B. YOLO, Faster R-CNN). Benutzer können Zielobjekte schnell annotieren und strukturierte Daten erzeugen, die direkt für das Modelltraining verwendet werden können.
2. akademische Forschung
   Forscher können Annot8 verwenden, um experimentelle Bilder (z. B. medizinische Bilder, Fernerkundungsbilder) mit Anmerkungen zu versehen, um Standarddatensätze zu erzeugen und den Forschungsprozess zu beschleunigen.
3. Lernen für Anfänger
   Anfänger im Bereich des maschinellen Lernens können über die einfache Benutzeroberfläche von Annot8 die Datenannotation üben, den Prozess der Datensatzvorbereitung verstehen und die Lernschwelle senken.
4. Entwicklung kleiner Teams
   Kleine KI-Entwicklungsteams können mit Annot8 schnell hochwertige Datensätze ohne komplexe Tools für Rapid Prototyping erstellen.

QA

1. Welche Bildformate werden von Annot8 unterstützt?
   Annot8 unterstützt die gängigen Bildformate wie JPG, PNG und BMP, wobei JPG oder PNG für eine optimale Kompatibilität empfohlen wird.
2. Brauche ich eine Internetverbindung, um Annot8 zu nutzen?
   Nein. Die Kernfunktionen von Annot8 (Hochladen, Kommentieren, Exportieren) laufen komplett offline, so dass der Datenschutz gewahrt bleibt.
3. Wie können exportierte CSV-Dateien für maschinelles Lernen verwendet werden?
   Die CSV-Datei enthält den Bildpfad, den Labelnamen und die Koordinateninformationen und kann direkt in Frameworks wie TensorFlow und PyTorch importiert werden, um Modelle zur Objekterkennung zu trainieren.
4. Unterstützt Annot8 die Teamarbeit?
   Die Zusammenarbeit in Echtzeit wird derzeit nicht unterstützt. Die Teams müssen Daten über exportierte CSV-Dateien austauschen.
5. Wie gehen Sie mit großen Datenmengen um?
   Es wird empfohlen, Bilder in Stapeln hochzuladen (bis zu 500 auf einmal) und CSV-Dateien regelmäßig zu exportieren, um Datenverluste zu vermeiden.