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。
解决方案
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：
- 点击”Use AI Assistance”按钮
- 框选误检区域手动修正
- 按Enter确认有效检测框
- 快捷键体系：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
- 批量操作：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
进阶技巧
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
本答案来源于文章《MakeSense：免费使用的图像标注工具，提升计算机视觉项目效率》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 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？
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