make-sense

GitHub release (latest by date including pre-releases)

<h1 align="center">makesense.ai</h1> <p align="center"> </br> <img width="100" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/35dd4d3f/abe75f1d-47a4-4aa2-b1e5-c362c19a9355.png" alt="make sense logo"> </br> </p>

makesense.ai 是一个免费使用的在线照片标注工具。由于使用浏览器，它不需要任何复杂的安装 - 只需访问网站即可开始使用。而且，无论你使用的是哪个操作系统，我们都尽最大努力实现真正的跨平台使用。它非常适合小型计算机视觉深度学习项目，使准备数据集的过程更加简单和快捷。准备好的标签可以下载为多种支持的格式。该应用程序是用TypeScript编写的，并基于React/Redux组合。

📄 文档

你可以在新发布的文档中找到更多关于我们工具的信息 - 仍在🚧建设中。让我们知道哪些话题应该优先涵盖。

🤖 先进的AI集成

makesense.ai 努力显著减少你在照片标注上花费的时间。我们尽全力集成最新和最强大的AI模型，这些模型可以为你提供建议，并自动化重复和枯燥的活动。

YOLOv5 是我们目前最强大的集成。借助yolov5js，你不仅可以加载YOLOv5js-zoo的预训练模型，更重要的是，你可以加载通过YOLOv5训练并导出为tfjs格式的模型。
预训练于COCO数据集的SSD，它将为你在照片上绘制边界框的工作做一些工作，并在某些情况下建议标签。
PoseNet 是一个视觉模型，可以用于估计图像或视频中人的姿势，通过估计关键身体关节的位置。

驱动我们AI功能的引擎是TensorFlow.js - 最流行的神经网络训练框架的JS版本。这个选择不仅加快了你的工作速度，还保护了你的数据隐私，因为与其他商业和开源工具不同，你的照片不需要传输到服务器。这次AI来到你的设备上！

https://user-images.githubusercontent.com/26109316/193255987-2d01c549-48c3-41ae-87e9-e1b378968966.mov

💻 本地设置

# 克隆代码库
git clone https://github.com/SkalskiP/make-sense.git

# 进入主目录
cd make-sense

# 安装依赖
npm install

# 使用热重载在 localhost:3000 服务
npm start

为了在本地确保应用程序正常功能，需要npm 8.x.x和node.js v16.x.x版本。更多信息请见#16。

🐳 Docker 设置

# 创建Docker镜像
docker build -t make-sense -f docker/Dockerfile .

# 将Docker镜像以服务形式运行
docker run -dit -p 3000:3000 --restart=always --name=make-sense make-sense

# 获取Docker容器日志
docker logs make-sense

# 访问make-sense: http://localhost:3000/

⌨️ 键盘快捷键

功能	适用场景	Mac	Windows / Linux
多边形自动完成	编辑器	<kbd>Enter</kbd>	<kbd>Enter</kbd>
取消多边形绘制	编辑器	<kbd>Escape</kbd>	<kbd>Escape</kbd>
删除当前选定标签	编辑器	<kbd>Backspace</kbd>	<kbd>Delete</kbd>
加载上一张图片	编辑器	<kbd>⌥</kbd> + <kbd>Left</kbd>	<kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>Left</kbd>
加载下一张图片	编辑器	<kbd>⌥</kbd> + <kbd>Right</kbd>	<kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>Right</kbd>
放大	编辑器	<kbd>⌥</kbd> + <kbd>+</kbd>	<kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>+</kbd>
缩小	编辑器	<kbd>⌥</kbd> + <kbd>-</kbd>	<kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>-</kbd>
移动图片	编辑器	<kbd>Up</kbd> / <kbd>Down</kbd> / <kbd>Left</kbd> / <kbd>Right</kbd>	<kbd>Up</kbd> / <kbd>Down</kbd> / <kbd>Left</kbd> / <kbd>Right</kbd>
选择标签	编辑器	<kbd>⌥</kbd> + <kbd>0-9</kbd>	<kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>0-9</kbd>
退出弹出窗口	弹出窗口	<kbd>Escape</kbd>	<kbd>Escape</kbd>

表 1. 支持的键盘快捷键

⬆️ 导出格式

	CSV	YOLO	VOC XML	VGG JSON	COCO JSON	PIXEL MASK
点	✓	✗	☐	☐	☐	✗
线	✓	✗	✗	✗	✗	✗
矩形	✓	✓	✓	☐	☐	✗
多边形	☐	✗	☐	✓	✓	☐
标签	✓	✗	✗	✗	✗	✗

表 2. 支持的标签导出格式矩阵，其中：

✓ - 支持的格式
☐ - 尚未支持的格式
✗ - 不适用于给定标签类型的格式

你可以在我们的Wiki上找到导出文件示例及描述和架构。

⬇️ 导入格式

	CSV	YOLO	VOC XML	VGG JSON	COCO JSON	PIXEL MASK
点	☐	✗	☐	☐	☐	✗
线	☐	✗	✗	✗	✗	✗
矩形	☐	✓	✓	☐	✓	✗
多边形	☐	✗	☐	☐	✓	☐
标签	☐	✗	✗	✗	✗	✗

表 3. 支持的标签导入格式矩阵

✓ - 支持的格式
☐ - 尚未支持的格式
✗ - 不适用于给定标签类型的格式

🔐 隐私

我们不存储你的图片，因为我们根本不会将它们发送到任何地方。

🚀 教程

如果你刚刚开始你的深度学习冒险，并希望在此过程中学习和创造一些酷炫的东西，makesense.ai 可以帮你实现这一点。利用我们的边界框标注功能准备一个数据集，并使用它训练你的第一个最先进的物体检测模型。按照指示和示例，但最重要的是，释放你的创造力。

🏆 贡献

💬 引用

如果make sense对你的研究有帮助，请在你的出版物中引用make sense。以下是一个BibTeX条目示例：

@MISC{make-sense,
   author = {Piotr Skalski},
   title = {{Make Sense}},
   howpublished = "\url{https://github.com/SkalskiP/make-sense/}",
   year = {2019},
}