awesome-data-labeling

awesome-data-labeling 项目介绍

awesome-data-labeling 是一个精心策划的数据标注工具列表，旨在为从事数据标注工作的人员提供丰富的工具选择。这个项目涵盖了多个领域的标注工具，包括图像、文本、音频、视频、时间序列、3D数据和激光雷达数据等。

图像标注工具

该项目收集了大量优秀的图像标注工具，这些工具可以满足不同的图像标注需求：

1. labelImg：一个图形化的图像标注工具，用于在图像中标注对象边界框。
2. CVAT：功能强大且高效的计算机视觉标注工具。
3. labelme：使用Python进行图像多边形标注的工具。
4. VoTT：微软开发的开源图像和视频资产标注工具。
5. imglab：基于Web的工具，用于标注可用于训练dlib或其他对象检测器的图像对象。

此外，还有许多其他工具，如Yolo_mark、PixelAnnotationTool、OpenLabeling等，它们都提供了独特的功能来满足不同的图像标注需求。

文本标注工具

对于文本数据的标注，该项目也提供了几个优秀的工具：

1. YEDDA：一个轻量级的协作文本跨度标注工具，适用于分块、命名实体识别等任务。
2. ML-Annotate：用于机器学习目的的文本数据标注工具，支持二进制、多标签和多类别标注。
3. TagEditor：用于spaCy的标注工具。
4. SMART：用于资源受限的训练数据收集的更智能的手动标注工具。

音频标注工具

项目还包括了一系列音频标注工具：

1. EchoML：用于播放、可视化和标注音频文件的工具。
2. audio-annotator：用于标注和标记音频文件的JavaScript接口。
3. wavesurfer.js：一个简单的标注工具，可以查看示例。
4. Praat：用于计算机语音学的工具。

视频标注工具

对于视频数据的标注，项目推荐了两个工具：

1. UltimateLabeling：一个多用途的Python视频标注GUI，集成了最先进的检测器和跟踪器。
2. VATIC：一个在线视频标注工具，用于计算机视觉研究，可以将工作众包给亚马逊的Mechanical Turk。

其他领域的标注工具

除了上述领域，该项目还收集了时间序列、3D数据和激光雷达数据的标注工具，以及一些跨领域的标注平台，如Label Studio和Dataturks，这些工具可以处理多种类型的数据标注任务。

总的来说，awesome-data-labeling项目为数据科学家、机器学习工程师和研究人员提供了一个全面的数据标注工具资源，帮助他们在各种数据类型和应用场景中选择最适合的标注工具。