日立开源语义分割数据集标注工具Semantic Segmentation Editor的示例分析

引言

在计算机视觉领域，语义分割是一项重要的任务，它旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。为了训练和评估语义分割模型，高质量的数据集和标注工具是必不可少的。日立公司最近开源了一款名为Semantic Segmentation Editor（SSE）的标注工具，旨在简化语义分割数据集的创建过程。本文将对SSE进行简要分析，并通过示例展示其功能和使用方法。

Semantic Segmentation Editor简介

SSE是一款基于Web的语义分割标注工具，支持多种图像格式和标注格式。它提供了一个直观的用户界面，允许用户轻松地标注图像中的对象。SSE的主要特点包括：

• 多类别支持：用户可以定义多个类别，并为每个类别分配不同的颜色。
• 多边形标注：支持通过绘制多边形来精确标注对象的边界。
• 快捷键操作：提供丰富的快捷键，提高标注效率。
• 导出功能：支持将标注结果导出为常见的格式，如COCO、Pascal VOC等。

示例分析

1. 安装与启动

首先，用户需要从GitHub仓库克隆SSE的代码，并按照README文件中的说明进行安装。安装完成后，可以通过命令行启动SSE：

python sse.py

启动后，SSE会在本地启动一个Web服务器，用户可以通过浏览器访问http://localhost:5000来使用该工具。

2. 创建项目

在SSE中，用户可以创建一个新的项目，并上传需要标注的图像。创建项目时，用户可以定义多个类别，并为每个类别设置颜色。例如：

{
  "categories": [
    {"name": "car", "color": "#FF0000"},
    {"name": "pedestrian", "color": "#00FF00"},
    {"name": "road", "color": "#0000FF"}
  ]
}

3. 标注图像

在标注界面中，用户可以选择一个类别，并使用多边形工具绘制对象的边界。SSE提供了多种快捷键，如Ctrl+Z撤销、Ctrl+Y重做等，以提高标注效率。标注完成后，用户可以保存标注结果。

4. 导出标注结果

SSE支持将标注结果导出为多种格式。例如，用户可以选择导出为COCO格式：

python export.py --format coco --output coco_annotations.json

导出的文件可以用于训练和评估语义分割模型。

结论

日立开源的Semantic Segmentation Editor是一款功能强大且易于使用的语义分割标注工具。通过本文的示例分析，我们可以看到SSE在图像标注、类别管理和导出功能方面的优势。对于需要创建语义分割数据集的研究人员和开发者来说，SSE无疑是一个值得尝试的工具。

参考

• Semantic Segmentation Editor GitHub仓库