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

背景と問題点

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。

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
ショートカット・キー・システム：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
一括操作：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

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