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如何解决小型计算机视觉项目中手动标注效率低下的问题?

2025-09-05 1.7 K

背景与痛点

在小型计算机视觉项目中,手动标注图像通常耗费50%-70%的项目时间,且易出现标签不一致问题。传统工具如LabelImg需本地安装,复杂流程进一步降低效率。

Verschreibung

MakeSense提供三重效率优化方案:

  • AI辅助标注:内置YOLOv5模型自动检测80类常见物体(如人/车/动物),准确率可达85%+,用户仅需:
    1. 点击”Use AI Assistance”按钮
    2. 框选误检区域手动修正
    3. 按Enter确认有效检测框
  • Tastenkürzelsystem:支持9种高频操作快捷键,包括:
    • ←/→切换相邻图片
    • Delete删除当前标签
    • Ctrl+S自动保存进度
  • Batchbetrieb:允许一次性上传200+图片,并通过左侧面板统一管理,支持:
    • Shift多选删除冗余图片
    • 拖拽调整标注顺序

fortgeschrittene Fähigkeit

专业用户可:1) 上传自定义YOLOv5模型(需转换为.pt格式)2) 使用多边形标注工具处理不规则物体 3) 通过Stats功能分析标签分布均衡性

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