annotation 도구

annotation이란, 이미지 등 시각 데이터에 label을 달아주는 작업이다. 머신 러닝에서 모델을 학습시키기 위해 데이터에 정보를 추가하는 것이다. 예를 들어, object detection 문제를 해결하기 위해서 이미지에 bounding box를 그리고 그 class가 무엇인지 입력하는 것이다.
이러한 annotation 작업을 수월하게 할 수 있는 도구들을 살펴보겠다.

LabelMe

• MIT CSAIL(Computer Science Artificial Intelligence Laboratory)에서 공개한 image data annotation 도구를 참고해 만든 오픈소스 소프트웨어
• 이미지를 열어서 bounding box, label을 작성하고 결과를 json 파일로 저장할 수 있다.
• python으로 작성되어 있어서 필요한 기능이 있다면 추가할 수 있다.
• 다수의 사용자가 사용할 수 없기 때문에 공동작업이 어렵다.
• object, image에 대한 속성을 부여할 수 없다.

CVAT

• Intel OpenVINO 팀에서 제작한 공개 computer vision 데이터 제작 도구
• Create a new task → Label 등록 → 이미지 업로드 → bbox/라벨링 작업 → Actions > Export task dataset

• 단축키
  n : bbox 새로 생성
  ctrl+s : 저장
  delete : bbox 삭제 (맥의 경우 fn키와 함께)
  이외에도 필요한 단축키를 Settings > Shortcuts에서 확인하거나 등록할 수 있다.

• 웹 환경에서 사용 가능 (Chrome이 가장 좋음) 링크
• assignee, reviewer를 지정하여 공동 작업을 진행할 수 있다.
• automatic annotation 기능이 잇다.
• model inference가 느리다.
• object, image에 대한 속성을 부여할 수 없다.

Hasty Labeling Tool

• (free credit 소진 이후) 유료
• semi-automated annotation 기능 제공
• assignee, reviewer를 지정하여 multi-user로 사용할 수 있다.
• 도구 커스터마이징 불가

LabelImg

• 링크
• 이미지와 annotation을 Pascal VOC format의 xml 파일을 한 폴더에 넣어두고 실행하면 이미지 위에 표시되는 bounding box와 라벨을 보면서 작업할 수 있다.