En el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el etiquetado preciso de los datos es un componente clave (es la parte "Datos" del tríptico "Datos" + "Computación" + "Modelos" = "IA"). Entre la multitud de plataformas de anotación de datos disponibles en el mercado, LabelMe destaca como una potente herramienta para crear conjuntos de datos completos.
LabelMe es una versátil aplicación gráfica de anotación de imágenes con funciones como la anotación de imágenes y la personalización de la interfaz. Esta herramienta de código abierto ofrece una interfaz fácil de usar para 🔗 anotar imágenesy facilita la creación de conjuntos de datos de alta calidad. Su uso del formato JSON para almacenar anotaciones lo hace compatible con muchos marcos de aprendizaje automático.
📖 Esta completa guía te ayudará a dominar LabelMe. En primer lugar, veremos qué es LabelMe y por qué es tan útil. Luego pasaremos a instalar y configurar la herramienta en tu sistema. También exploraremos las funciones básicas de LabelMe, mostrándote cómo crear anotaciones efectivas. Al final, tendrás todas las herramientas que necesitas para utilizar LabelMe como un profesional en tus proyectos de IA y aprendizaje automático.
Presentación de LabelMe
¿Qué es la aplicación LabelMe?
LabelMe es una potente herramienta de anotación de imágenes de código abierto 🔗 creada por el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT en 2008. Se trata de una herramienta para construir conjuntos de datos de imágenes digitales con anotaciones, de libre acceso y que permite a los usuarios contribuir a su biblioteca. Desarrollado en Python con una interfaz gráfica basada en Qt, LabelMe ofrece una solución sencilla y fácil de usar para anotar imágenes para casos de uso de Visión por Computador.
LabelMe va más allá de la creación automática de etiquetas
LabelMe ofrece una amplia gama de funciones para satisfacer las diversas necesidades de los proyectos de anotación de imágenes:
Anotación polivalente
LabelMe permite anotar imágenes con cuadros delimitadores, polígonos, rectángulos, círculos, líneas y puntos. Sin embargo, aunque LabelMe funciona bien con imágenes estáticas, no ofrece una 🔗 funcionalidad de anotación de vídeo lo suficientemente potente como para ser utilizada en casos de uso complejos.
Clasificación de imágenes
La herramienta ofrece la opción de añadir banderas para clasificar y limpiar las imágenes.
Formatos de exportación
LabelMe puede exportar los datos anotados en 🔗 formatos de uso común como VOC para segmentación semántica/instancia y COCO para segmentación de instancia..
Interfaz personalizable
La interfaz gráfica puede personalizarse con etiquetas predefinidas, registro automático y validación de etiquetas por especialistas en calidad.
Compatibilidad multiplataforma
LabelMe funciona en Ubuntu, macOS y Windows.
Almacenamiento de anotaciones
Las anotaciones se guardan en formato JSON, lo que facilita su uso en diversos proyectos de aprendizaje automático.
Ventajas e inconvenientes
LabelMe tiene una serie de ventajas que lo convierten en una opción popular para anotar imágenes:
- Amplia biblioteca: 🔗 LabelMe cuenta con una vasta colección de imágenes comentadas, consideradas por algunos como canónicas.
- Flexibilidad : la herramienta se adapta a diferentes técnicas de anotación, desde la detección de objetos hasta la 🔗 segmentación semántica.
- Facilidad de uso: su sencilla interfaz gráfica la hace accesible a usuarios de todos los niveles.
- Código abierto: LabelMe es gratuito y permite a los usuarios contribuir a su desarrollo.
- Lema : El lema de LabelMe es ofrecer una solución sencilla y eficaz para la anotación de imágenes, lo que refleja su compromiso con la calidad y la facilidad de uso.
Sin embargo, LabelMe también tiene algunas limitaciones:
- Sin anotación de vídeo: Aunque LabelMe funciona bien con imágenes estáticas, no ofrece una función de anotación de vídeo.
- Complejidad para usos avanzados : Para usos más avanzados, consulte los ejemplos proporcionados.
🧐 En resumen, LabelMe es una herramienta versátil y potente para la anotación de imágenes, que ofrece una amplia gama de funciones adecuadas para una gran variedad de proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Instalación y configuración
Requisitos del sistema
LabelMe es una herramienta ligera y versátil de anotación de imágenes compatible con Windows, macOS y Linux. Para instalarla, necesitas 🔗 Python 3 en tu sistema. Se recomienda el uso de Anaconda, un gestor de paquetes y entornos para Python, para simplificar la instalación y la gestión de dependencias.
Pasos de la instalación
LabelMe puede instalarse de varias maneras, dependiendo de la plataforma y de las preferencias del usuario.
Instalación a través de Anaconda (recomendada) :
- Crear un nuevo entorno
conda create --name=labelme python=3
- Activar el entorno
Para Linux/macOS :
fuente activar labelme
o para Windows :
conda active labelme
- Instalar LabelMe
pip install labelme
- Instalación específica de la plataforma :
Ubuntu :
sudo apt-get install labelme o sudo pip3 install labelme
macOS :
brew install pyqt luego pip install labelme
Windows :
Utilice Anaconda Prompt y siga los pasos de instalación a través de Anaconda
- Uso de ejecutables independientes :
- Descargue el ejecutable adecuado de la sección de versiones de GitHub
- Estos ejecutables son especialmente ligeros: la versión para Windows sólo pesa 62 megabytes.
Configuración inicial
Una vez instalado LabelMe, puede que sea necesario realizar algunos pasos de configuración:
- Compruebe la instalación ejecutando LabelMe desde la línea de comandos: labelme
- Personalizar la interfaz gráfica :
- Defina etiquetas predefinidas para agilizar la anotación
- Configura la grabación automática para evitar pérdidas de datos
- Activar la validación de etiquetas para garantizar la coherencia de las anotaciones
- Conocer las características :
- Explorar las distintas herramientas de anotación: polígonos, rectángulos, círculos, líneas y puntos.
- Anotación de prueba de imágenes individuales y procesamiento por lotes de varios archivos
- Configuración de los formatos de exportación :
- LabelMe puede exportar anotaciones en formatos 🔗 formatos populares como Pascal-VOC y COCO
- Configure el formato de exportación preferido para la segmentación semántica o por instancias
💡 Siguiendo estos pasos, los usuarios pueden configurar rápidamente LabelMe y empezar a utilizarlo eficazmente para sus proyectos de anotación de imágenes y vídeos.
¿Cómo se utiliza LabelMe?
Interfaz de usuario
LabelMe ofrece una interfaz gráfica fácil de usar para la anotación de imágenes. La herramienta permite anotar imágenes para la detección, clasificación y segmentación de objetos. La interfaz principal incluye una barra lateral con herramientas de anotación, un área de visualización de imágenes y una lista de archivos para el procesamiento por lotes.
Para empezar, el usuario puede abrir un directorio que contenga las imágenes que se van a anotar. Esto permite un tratamiento eficaz por lotes de varios archivos. La lista de archivos de la esquina inferior derecha facilita la selección de las imágenes que se van a anotar.
Creación de anotaciones en imágenes
LabelMe ofrece varias herramientas versátiles de anotación:
- Polígonos: Ideal para segmentar objetos complejos. Las anotaciones pueden compartirse con los clientes para obtener comentarios y mejorar la calidad de los datos.
- Rectángulos: perfectos para cuadros delimitadores
- Círculos: útil para objetos circulares
- Líneas: Para anotar contornos lineales
- Puntos : Para marcar puntos de interés específicos
Para crear una anotación :
- Haga clic en "Crear polígonos" en la barra lateral
- Seleccione "Editar" en la barra de comandos para elegir el tipo de anotación
- Haga clic en la imagen para definir los puntos de anotación
- Cierra la forma haciendo clic en el punto inicial
Para los cuadros delimitadores, haga clic y arrastre el cursor para dibujar el rectángulo.
Tras crear una anotación, se pide al usuario que seleccione una clase para el objeto. Pueden añadirse nuevas clases a medida que se crean, y reutilizarse las ya existentes.
Copia de seguridad y exportación
LabelMe guarda las anotaciones en formato JSON, lo que facilita su uso en diversos proyectos de aprendizaje automático. Para guardar una anotación :
- Pulsa Comando + S (macOS) o Control + S (Windows/Linux)
- El archivo JSON se guardará en la misma carpeta que la imagen anotada
La herramienta también permite exportar las anotaciones a los formatos más populares:
- Formato Pascal-VOC para la segmentación semántica y de instancias
- Formato COCO para la segmentación de instancias
Estas anotaciones pueden exportarse y utilizarse en proyectos en Alemania, donde LabelMe también es muy popular.
Estos formatos de exportación son compatibles con muchos marcos de aprendizaje automático, lo que hace que LabelMe sea especialmente útil para proyectos de Computer Vision.
Conclusión
LabelMe está demostrando ser una herramienta esencial para la anotación de imágenes en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Su flexibilidad, facilidad de uso y compatibilidad con diversos formatos la convierten en la opción preferida para los proyectos de Computer Vision. La interfaz intuitiva de LabelMe y sus versátiles funciones permiten a los usuarios crear anotaciones precisas y de alta calidad, esenciales para entrenar modelos de IA de alto rendimiento.
Aunque LabelMe ofrece una solución sólida para anotar imágenes estáticas, es importante tener en cuenta sus limitaciones, en particular la falta de funcionalidad de anotación de vídeo. Para proyectos que requieran anotaciones más complejas o especializadas, puede tener sentido explorar otras herramientas o recurrir a servicios profesionales. Los anotadores de Innovatiana pueden producir anotaciones para todos tus casos de uso y ayudarte a construir 🔗 conjuntos de datos conjuntos de datos. En definitiva, LabelMe sigue siendo una herramienta valiosa que tiene un impacto significativo en el desarrollo de proyectos de IA y aprendizaje automático, facilitando la creación de conjuntos de datos anotados esenciales para entrenar modelos precisos y fiables.
