如何制作语义标签图片？

Question

现在我想使用SegNet在caffe中训练我自己的图像数据。

但在第一步，我们需要标记我们自己的图像：

我试图搜索github但找不到任何东西。所以我的问题是有谁知道哪个工具可以制作语义标签图像？

Answer 1

查看名为sloth的工具：https://github.com/cvhciKIT/sloth，这是一个用Python编写的开源工具，使用PyQt为各种应用程序创建地面实况计算机视觉数据集，例如语义创建像你上面的数据。

如果您不喜欢树懒，可以使用任何图像编辑软件，例如GIMP，您可以在每个标签上制作一个图层，并使用多边形和不同色调的填充来创建数据。然后，您将所有图层合并在一起，以生成您将用于您的目的的最终图像。

但是，正如用户Miki所提到的（参见下面的讨论主题），从头开始创建新数据集将需要付出相当大的努力。由于您需要大量数据以确保算法正常运行，因此建议您不要自行创建此功能。您需要其他（希望是自愿的）博士生的帮助，最好是您个人认识或在您的实验室或工作场所与您合作的人，以帮助您手动策划这些数据。

如果这不是一个选项，您可以使用像Amazon Mechanical Turk这样的众包资助地点，您可以将工作外包给愿意通知他们手头任务并且您支付少量费用的个人每张图片。如果你找不到很多人来帮助你，那就应该考虑这个问题。

总而言之，如果您想在短时间内创建大型数据集，这将花费大量精力，不仅在时间方面，而且在人员方面。我建议您只使用已建立的数据集，例如您从剑桥引用的内容，或者Miki建议的LabelMe by Antonio Torralba，它不仅是用于从LabelMe数据集中注释图像的工具箱，而且还允许您为自己的形象。

祝你好运！

Answer 2

作为@rayryeng的回答，一个名为sloth的工具非常适合以简单的方式完成这些任务。但是，如果我有20多个物体在等我分类，懒惰不是理想的工具。因此，我开发了一个简单的工具，只需很少的算法就可以调用IsLabel来完成这些问题。

结果看起来像这些使用IsLabel只需要我40秒：

INPUT：

输出：

我知道它并不完美，但它对我来说很好。

Answer 3

我建议使用https://www.labelbox.io/。他们open sourced编写了大量代码，并拥有托管平台来端到端地管理整个标签流程。

以下是细分

的示例

您可以使用蒙版导出标签。