如何为机器学习大规模标注图像文件

计算机视觉算法的性能很大程度上受训练和验证所用图像质量的影响。训练数据集中的每张图像都应根据计算机视觉任务进行细致准确的标注。图像标注是为计算机视觉任务准确标记图像数据和开发机器学习（ML）模型的基础步骤。目标检测、图像分类、分割等任务都需要图像标注，以便ML模型能够细粒度地解释图像，并在实际应用中产生高质量的预测。

虽然图像标注并不新鲜，但过去几年中手动和自动标注工具的快速增长可见一斑。这些工具都具有独特的功能和能力，如支持自动标注、处理海量数据、满足安全要求等。然而，Transformer、GAN等深度学习概念的发展使得大规模使用图像数据成为可能。标注如此大量的数据相当复杂，且常常面临某些挑战。一般性挑战包括：

• 体积和复杂性：标注本质上是一个手动过程。手动标注数千或数百万张图像可能非常耗时，有时还需要专业知识。
• 质量控制：对于大型数据集，保持高质量的标注具有挑战性，尤其是在多个标注者参与的情况下。如果标注者对类别或对象的解释不一致，生成的数据集质量可能较差，通常会降低模型性能。
• 工具和自动化：虽然许多标注工具可以加速过程，但大多数缺乏必要的功能，如质量控制、进度跟踪和大规模标注的标注者管理。此外，很难在自动化程度和人工监督之间找到正确的平衡，以获得高质量的标注。
• 成本和时间限制：标注通常是一个耗时且资源密集的过程，尤其是对于非常大的数据集。要大规模准确标注图像，需要仔细规划，并在成本、时间和质量之间取得平衡。

标注数据中的错误和不一致通常会导致噪声数据，增加偏差的可能性并限制模型的泛化能力。这就是为什么标注者应使用标注指南，并且必须经过适当培训才能大规模标注图像。本文将介绍图像标注的重要性，以及为机器学习大规模标注图像文件时应了解的内容。

什么是机器学习的图像标注？

图像标注是标记图像的过程，标注者在图像中明确突出显示特定对象或特征。作为标注的一部分，用户在感兴趣的对象周围绘制不同的边界。每个边界都有一个特定的标签，描述对象所属的类别。这些标签由机器学习工程师定义，并用于训练计算机视觉算法以识别或分割图像中的对象。例如，如果您对图像中的无人机感兴趣，则需要在每个图像中识别的无人机周围创建边界。图像可以手动标注，使用标注工具，或以结合两种方式的混合方式进行。

在监督学习中，图像标注起着关键作用，因为它为训练计算机视觉算法提供了必要的标签。精心标注的图像可用于各种行业和研究特定任务，如目标检测、图像分割、面部识别等，模型尝试根据标注数据学习和识别不同的特征和对象。

如今市场上有各种图像标注工具。每种工具支持不同类型的标注，服务于机器学习任务中的不同目的。让我们看看一些广泛使用的标注类型。

边界框（Bounding Boxes）

边界框是最简单的标注形式。它们是在图像内对象周围绘制的矩形轮廓。这些框最常用于目标检测任务，因为它们有助于识别图像中对象的存在和位置。

图像分割（Image Segmentation）

分割是将图像分成多个片段的过程，每个片段都与ML工程师定义的标签相关联。图像分割分为两种不同类型。一种是语义分割，其中每个像素属于特定类别（例如，道路、天空）。

另一种是实例分割，其中同一类别的单个实例也被识别和分离。例如，您可以看到下图，其中同一类别的动物被识别和分离。

由于分割使计算机视觉模型能够拥有关于对象边界的详细信息，因此对于需要精确定位的应用（例如医学成像）特别有益。

地标标注（关键点标注）（Landmarking / Keypoint Annotation）

地标标注涉及识别图像中对象和区域上的特定点。这种标注类型最常见于面部识别等用例，其中眼睛、鼻子和嘴巴周围的关键点允许模型识别和跟踪面部。

多边形分割（Polygonal Segmentation）

有时，对于目标检测或分割任务，您需要紧密跟随图像边界，而不是依赖矩形边界框。在这些情况下，多边形分割通过标记每个顶点来紧密跟随对象的形状，围绕不规则形状创建多边形。

这种标注类型最常用的用例之一是航空成像，其中建筑物或地形可能需要详细的轮廓。

3D 立方体（3D Cuboids）

这些类型的标注类似于边界框，但是三维的。3D立方体帮助模型估计对象的深度和体积。自动驾驶等任务使用这种类型的标注，其中理解对象在3D空间中的大小、方向和位置有助于导航和避免碰撞。

通用与领域特定标注（General vs Field-Specific Annotations）

这不是一个标注类别，而是您想要在图像上创建的标注类型之间的区别。通用标注为不同任务和用例提供灵活信息。这些标注不为任何特定领域定制，标注者不需要关于用例的任何专业知识即可进行标注。

另一方面，领域特定标注满足医学成像、自动驾驶或农业等领域的高度专业化需求。对于这些标注，标注者需要领域专业知识以确保准确性。您不能简单地要求任何人标注图像，要么需要专家执行标注，要么需要对众包标注进行持续的质量检查。

选择正确的标注方法

虽然市场上有多种标注工具，但选择正确的工具对于构建有效的机器学习模型至关重要。这些工具可以直接影响训练数据的质量和项目的成功。让我们讨论一些影响您选择最佳数据标注工具的关键因素。

选择标注工具时的考虑因素

数据集大小 数据集的大小在决定您的标注方法和正确的标注工具方面起着关键作用。由于图像标注本质上是手动的，小数据集可能允许手动和高度详细的标注。对于大型数据集，您必须寻找可以使标注更简单且尽可能省时的工具。对于大型数据集，自动化或AI辅助标注工具通常是必要的，以管理成本和时间表。

例如，利用预训练模型进行初始标注，然后进行人工验证，可以显著改进和加速过程。此外，您必须寻找具有方便用户界面、热键支持和其他必要功能的工具，这些功能可以改善整体标注过程。

任务的复杂性 任务的复杂性既指所需的标注类型，也指标注者的技能水平。对于更简单的任务，例如在清晰背景中标注直接对象，创建简单的矩形边界框可能就足够了。在这种情况下，具有简洁UI、高吞吐量甚至技能较低的标注者的简单标注工具可以高效工作。

对于复杂的任务，例如识别具有杂乱边界的多个对象的图像分割，需要更专业的方法。在这种情况下，您需要使用提供多边形分割或实例分割功能的工具。这些技术耗时，需要熟练的标注者来保持准确性。对于复杂任务，您还可以利用AI驱动的工具，这些工具可以从标注者的输入中学习并改进后续标注。因此，您必须寻找最适合您正在处理任务的工具。

预算和时间表 预算总是会影响您对标注工具的选择。通常，团队规模小且标注知识有限的工程师倾向于选择开源标注工具。虽然小预算可能需要优先考虑基本标注以实现成本质量比，但较大的预算允许使用高级工具、专业标注者和更复杂的标注类型。预算较大的组织可以投资于AI辅助标注平台，聘请专家标注者，甚至开发定制工具以简化特定需求的过程。还有一些众包平台可以为更简单的标注需求提供预算友好的替代方案。在这些平台上，每个标注者按任务付费。

完成标注的预定义时间表是另一个可能影响标注工具选择的主要因素。当时间有限时，效率是关键。在这种情况下，您可以使用自动化或半自动化工具来加速标注过程。如果您想通过将工作负载分配给许多标注者来加速过程，众包也可能是一种选择。如果时间表更灵活，您可以自由尝试任何具有多轮专家质量检查的标注工具。

格式 有多种计算机视觉模型，每种支持各种标注格式，包括COCO JSONs、Pascal VOC XMLs、TFRecords、文本文件（CSV、txt）、图像掩码等。虽然您总是可以使用某些工具或自定义Python脚本将一种标注格式转换为另一种，但最好使用直接以目标格式输出标注的工具。这可以简化数据准备过程，并有助于高效的时间管理。

在图像标注方面，手动和自动标注方法都提供独特的 benefits 和一些限制。手动标注依赖于人工标注者，通常借助标注工具。这种方法提供了高精度，特别是对于复杂任务。然而，它带来了时间复杂性和大规模标注的额外成本。

手动标注的优点

• 保证高准确性，特别是对于需要业务理解的复杂任务，如面部识别或医学成像。
• 允许更高程度的定制，并适应特定的项目要求。
• 提供更好的质量控制，因为人工标注者可以迭代审查和优化标注。

手动标注的缺点

• 手动标注图像可能是一个缓慢的过程，主要是对于较大的数据集。
• 雇佣熟练的标注者或使用众包平台处理高容量数据可能很昂贵。
• 随着数据集的增长，手动标注变得更难扩展，使其对于大型数据集不切实际，除非与自动化技术结合。

另一方面，自动标注利用AI和机器学习工具以最少的人工输入生成标注。这些工具可以快速标注大型数据集，但缺乏人工标注者的精度和上下文意识，特别是对于复杂任务。

自动标注的优点

• 自动化工具可以快速处理数千张图像，使其适用于大型数据集。
• 自动标注可以显著降低成本，特别是对于不需要精细细节的简单任务。
• 可扩展性是自动标注的核心能力之一。自动标注易于随数据集大小扩展，并且可以处理大容量数据而不会减慢速度。

自动标注的缺点

• 在需要区分相似对象或识别不规则形状的情况下，自动化工具经常失败。
• 自动化工具通常在特定的、明确定义的上下文中表现最佳，可能缺乏处理独特案例的灵活性。
• 即使使用自动化工具，您通常也需要人工审查和验证以确保准确性。

还有一种混合方法，结合了手动标注的准确性和自动化的效率。例如，自动化工具可以对大型数据集执行初始标注，人工标注者可以审查和纠正这些输出，提高速度和质量。

流行的标注工具和平台

在本节中，您将看到一系列开源和付费图像标注平台，这些平台提供不同的独特功能。这些工具将根据上述考虑点进行比较。在查看不同工具之前，您必须理解的一点是，对于图像标注来说，没有最好或最差的工具。工具的选择完全取决于您正在处理的用例类型。

DagsHub

DagsHub是一个流行的协作平台，旨在管理和验证数据科学和机器学习项目。其流行功能之一是标注，一个完全配置的标注工作区。DagsHub基于仓库的概念工作。每个DagsHub仓库都配置有一个标注工作区。这些工作区可以访问您的所有项目文件，并可以直接从DagsHub界面使其可用于标注。DagsHub还使您能够在工作区上创建多个标注项目，这些项目彼此隔离，以扩展您的工作。

一个名为Label Studio的流行标注工具与DagsHub集成，以实现整个标注能力。Label Studio具有标注不同数据类型（如音频、文本、图像、视频和时间序列）的功能。通过这种Label Studio集成，DagsHub适用于广泛的机器学习任务，如图像分割、目标检测、命名实体识别和情感分析。此外，DagsHub支持不同的标注格式，如COCO、Pascal VOC、YOLO、图像分割、CSV格式等。

LabelImg

LabelImg是一个开源图形图像标注工具，为图像标注提供直观界面。LabelImg以简单性为开发理念，使用QT作为其图形界面。它广泛用于为计算机视觉中的目标检测任务创建标注数据集，特别是对于像YOLO和Pascal VOC这样的流行模型。此外，它通常用于创建ImageNet使用的XML标注格式，这种格式是人类可读的，但不适用于任何已知的目标检测模型。

LabelImg还支持可定制的热键，加速标注过程。它允许用户添加边界框、在图像之间移动并高效保存文件。此功能在大规模标注数据集时特别有用，因为它减少了重复性任务并允许简化的工作流程。它还支持创建自定义类，以便轻松标注图像中的特定对象。

LabelImg的一个限制是它专为边界框标注设计，缺乏高级功能，如多边形分割、关键点标注或多格式支持（例如COCO）。它没有任何协作功能或任务管理功能。这可能会限制其在具有多个标注者的大型项目中的使用。最后，它是一个手动工具，没有任何预标注选项，例如可以加速标注过程的模型辅助标注。

Labelbox

Labelbox是一个多功能数据标注平台，专注于速度、简单性和用例多样性。Labelbox以其直观的界面、协作工具和处理复杂标注需求的能力而闻名，是地球上广泛使用和最强大的图像标注工具（据他们声称）。Labelbox支持不同类型的标注，包括边界框、多边形、点、线、分割、关系、分类、分层类等。它还提供了一个协作环境，多个用户可以在具有基于角色的权限的同一项目上工作。

Labelbox还提供AI辅助标注选项，以帮助加速整个标注过程。在这种方法中，使用ML模型生成初始标注，标注者可以随后优化。此功能对于大型数据集特别有用，因为它减少了手动工作量并节省了一些成本。它还提供质量保证工具，如审查过程和基于共识的标注，以确保团队成员之间的高质量标注。此外，它提供数据管理和版本控制功能，以帮助跟踪标注历史。这在需要定期更新或调整标注的项目中很有用。

Labelbox还支持不同的导出格式，如COCO、YOLO、Pascal VOC、TFRecord等。最后，Labelbox提供的最有趣的功能之一是使用过滤器（如标注、元数据等）搜索图像，以查找和修复最重要的错误。

CVAT（计算机视觉标注工具）

CVAT是一个开源图像和视频标注平台，高度多功能和可定制。它是创建各种计算机视觉任务（包括目标检测、分割和跟踪）的标注数据集的流行选择。它有一个非常快速和直观的界面，根据许多专业标注团队的反馈进行了优化。它可能是支持多种标注格式的平台之一，包括Datumaro、Pascal VOC、Pascal VOC的分割掩码、YOLO（txts）、MS COCO目标检测（jsons）、TFRecords、MOT、LabelMe 3.0、ImageNet、CamVid、WIDER Face、VGGFace2和Market-1501。

CVAT还支持各种标注类型，包括边界框、多边形分割、折线、关键点和立方体。CVAT的一个关键特性是其对基于团队的项目的支持，具有基于角色的访问。使用CVAT，多个标注者、审查者和管理者可以在同一数据集上工作。CVAT还提供半自动标注功能，即可以应用预训练模型提供初始标签，人工标注者可以优化。最后，CVAT的一个主要优势是它可以自托管，这对于关心数据隐私的团队特别有益。

虽然CVAT提供了许多好处，但它也有一些限制。CVAT的主要问题之一是其对自动标注的支持有限，即与一些商业工具（如Labelbox）相比，AI辅助水平有限。此外，如果您想本地托管，您可能需要技术资源和基础设施，这可能对较小的团队构成障碍。

SuperAnnotate

SuperAnnotate是一个强大且多功能的图像和视频标注工具，能够为广泛的AI应用实现更快、更准确的标注。SuperAnnotate提供的最令人兴奋的功能之一是其Magic Select（SAM）工具。该工具利用Segment Anything Model并创建分割图，用多边形勾勒对象，以实现更快、更准确的标注。对于包含数字和手写文本的文档，它提供Magic Box功能，使文本提取和文档数字化更高效、更准确。最后，它提供了一个称为magic polygon的功能，可以为各种用例以更快的速度围绕对象生成精确的多边形。

该工具支持所有类型的图像格式，如JPG、PNG、DICOM、PZI等，以及标注类型，如边界框、多边形分割、关键点、折线和立方体。SuperAnnotate提供了一个协作环境，标注者可以评论图像的各个部分以进行质量控制。此外，任务分配与SuperAnnotate变得无缝。此外，它提供质量控制功能，如共识评分，有助于确保多个标注者之间的标签一致性，以及错误检测以标记差异。

虽然SuperAnnotate对一些基本功能免费，但其高级功能需要付费。此外，由于它提供了许多高级功能，SuperAnnotate的学习曲线有点陡峭。

VoTT（视觉对象标记工具）

VoTT是某机构的一个开源标注工具，用于标记图像和视频。它主要用于为目标检测和分类任务创建标注数据集。VoTT与各种机器学习框架兼容，使其成为中小规模计算机视觉项目的多功能选择。它提供了一个从本地和云存储提供商导入图像和视频的功能。

VoTT作为Web和本机应用程序提供，最好的部分是它对Web浏览器没有任何限制，您可以在任何Web浏览器上运行VoTT。VoTT支持诸如CSV、通用JSON、Pascal VOC、TFRecords、某机构认知工具包（CNTK）和某中心自定义视觉服务等标注格式。对于VoTT，您需要指定两个连接：导入（用于加载数据）和导出（用于存储数据）。这使得VoTT的整个结构设计良好且组织良好。

VoTT的主要限制之一是它仅支持边界框标注，缺乏高级标注类型，如多边形分割或关键点。此外，它不为标注任务提供任何AI辅助功能。

Makesense.ai

Makesense.ai是一个开源的、基于Web的图像标注工具，允许用户快速标注计算机视觉任务的图像，而无需安装任何软件。它以其简单性而闻名，并支持各种标注类型和导出格式。它主要用于个体标注者和小型团队，寻找为目标检测、分类或分割创建数据集。

使用makesense.ai，您被允许为您的标注项目定义和管理类，以确保标签在整个数据集中保持一致。您必须了解的一件事是，它对于中小型数据集有效，并且不是为非常大规模的项目或团队设计的。

Roboflow

Roboflow是一个用于创建、管理和部署计算机视觉数据集的综合平台。它提供了一个直观的图像标注平台套件，提供AI辅助标注工具以增强人工标注。它还提供数据增强和数据集管理工具。Roboflow支持各种标注类型，包括边界框、多边形、分类标签等。

Roboflow最有趣的功能之一是用户可以在Roboflow平台上训练一个快速原型模型，该模型可用于自动标注或预标注类似图像，提高效率和一致性。Roboflow支持多种标注导出。最后，它提供协作功能，允许多个用户同时在一个项目上工作。

虽然Roboflow的一些好功能是免费的，但高级功能需要一些费用。

扩展图像标注工作

既然您有很多关于标注和标注工具的信息，是时候讨论为大型数据集扩展图像标注的细微差别了。随着新的深度学习模型需要大量数据进行训练和测试，处理大型数据集对于构建稳健和准确的机器学习模型变得至关重要。让我们从讨论一些在大型数据集中标注图像的最佳实践开始。

标注大型数据集的最佳实践

定义清晰的标注指南 在处理大型数据集时，您不能随机工作并直接开始标注。您必须有详细的指南，以确保标注的一致性，特别是在包括大型数据集并涉及多个标注者的大型项目中。这些指南应涵盖类定义、标注类型和质量标准，以减少可变性和返工。

优化标注管道 对于大型数据集，逐个上传图像进行标注可能需要很长时间才能完成任务。您应该使用支持批量上传、自动标签建议和易于管理类的工具。一些提供这些功能的工具包括Roboflow、Label Studio和Labelbox，这些工具有助于加速整个标注过程。

**实施质量控制检查