物体検出・追跡用データセット作成のためのアノテーションツールを探している. 要件は以下の通り.
- クロスプラットフォーム(Ubuntuu, Mac)
- 物体領域はポリゴン指定(バウンディングボックス駄目)
- アノテーションの修正が可能
- Human-in-the-loopに使える
まとめ
- いまのところ以下の手順をループする泥臭い戦法が濃厚
- CVAT
- Label Studio
CVAT
- 公式youtubeで丁寧に説明してくれている
- 前フレームのアノテーションを簡単にコピペできた
- 動画のアノテーションをする際に,補間の機能がある(未挑戦)
- MLモデルを使った自動アノテーションもできる
- アノテーションしたデータで学習する部分は実装されていないので,自分で学習・学習したモデルを読み込む手間が必要
git clone https://github.com/opencv/cvat cd cvat export CVAT_HOST=your-ip-address docker compose up -d # ML modelを使えるCVATのコンテナ起動 sudo docker compose -f docker-compose.yml -f components/serverless/docker-compose.serverless.yml up -d # 沢山起動しているコンテナを全部停止 sudo docker stop $(sudo docker ps -a -q)
Label Studio
MLモデルの学習・予測の統合ができるう
インストール
sudo docker run -it -u 1000 -p 8080:8080 -v `pwd`/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest & # dockerで走らせているコンテナの停止 sudo docker kill b9a904602bc8 # dockerで走らせているコンテナの起動 sudo docker start b9a904602bc8
Label Studio on Ubuntu 20.04
以下の手順でインストール→起動失敗→色々試す→やっぱり起動失敗→仮想環境廃棄という流れだった.
conda create --name labelstudio conda activate labelstudio conda install pip pip install psycopg2 pip install psycopg2-binary pip install label-studio label-studio start conda deactivate conda remove -n labelstudio --all
- エラーは以下の通りで,psycopg2かimport先のlibp11-kitの問題なのかも(それすら分かっていない)
- condaのissueで言及されていたので,libffiのバージョンを3.4から3.3にダウングレードしたけど,駄目だった
from psycopg2._psycopg import ( # noqa ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libp11-kit.so.0: undefined symbol: ffi_type_pointer, version LIBFFI_BASE_7.0 Starting new HTTPS connection (1): o227124.ingest.sentry.io:443 https://o227124.ingest.sentry.io:443 "POST /api/5820521/store/ HTTP/1.1" 429 198
Labelbox
- 今度試す
- 領域選択で物体の塗りつぶしをできるっぽい