jsbroks/coco-annotator

COCO Annotator 镜像文档

镜像概述

COCO Annotator 是一款基于Web的图像标注工具，专为多功能性和高效性设计，用于标注图像以创建图像定位和目标检测的训练数据。它提供直观且可定制的界面，支持多种标注工具，能够高效存储和导出COCO格式的标注数据，满足计算机视觉领域数据集创建需求。

核心功能和特性

• COCO格式支持：直接导出为COCO格式，也可导入已标注的COCO格式数据集
• 对象分割：支持自由曲线或多边形标注图像区域，可标注不连续可见部分的对象
• 关键点标注：具备添加关键点的能力
• 多标签同时标注：可同时为图像区域添加任意数量的标签
• 自定义元数据：允许为每个实例或对象添加自定义元数据
• 高级选择工具：集成DEXTR、MaskRCNN和Magic Wand等高级选择工具
• 半监督标注：支持使用半训练模型辅助标注图像
• 数据集生成：可通过谷歌图片生成数据集
• API接口：提供有用的API端点用于数据分析
• 用户认证：包含用户认证系统

使用场景

• 计算机视觉研究人员创建目标检测和图像定位训练数据集
• 开发人员标注图像数据以训练机器学习模型
• 需要高效处理图像标注任务的团队协作场景
• 需导出COCO格式数据的各类计算机视觉项目

使用方法

在线演示

可通过以下地址体验在线演示：
[***]

演示登录信息：

• 用户名：admin
• 密码：password

部署指南

详细部署步骤请参考官方Wiki：
https://github.com/jsbroks/coco-annotator/wiki/Getting-Started

Docker部署

可通过Docker Hub获取镜像：

bash
docker pull docker.xuanyuan.run/jsbroks/coco-annotator

具体运行命令及docker-compose配置请参考官方文档，以确保MongoDB等依赖服务正确配置。

技术栈

后端

• Flask：Python Web微框架
• MongoDB：跨平台文档型数据库
• MongoEngine：MongoDB的Python对象数据映射器

前端

• Vue：构建用户界面的JavaScript框架
• Axios：基于Promise的HTTP客户端
• PaperJS：HTML canvas矢量图形库
• Bootstrap：前端组件库

许可证

MIT许可证

引用格式

@MISC{cocoannotator,
  author = {Justin Brooks},
  title = {{COCO Annotator}},
  howpublished = "\url{https://github.com/jsbroks/coco-annotator/}",
  year = {2019},
}

社区支持

加入社区与机器学习从业者交流：
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