Crie uma ferramenta para classificar manualmente imagens de dados de treinamento

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Eu tenho um grande número de imagens que preciso classificar para o treinamento de um algoritmo de cluster e gostaria de fazê-lo offline (os dados são proprietários). Basicamente, gostaria de criar uma ferramenta de pesquisa de desktop que me permita colocar rapidamente cada imagem em uma ou duas categorias. Idealmente, a ferramenta:

Pesquise em uma pasta da área de trabalho pré-especificada uma imagem;
Exiba a imagem e uma lista estática de categorias, permitindo que eu clique em uma;
Ao clicar, registre a categoria associada à imagem;
Armazene o nome do arquivo da imagem e a categoria associada em um conjunto de dados em algum lugar;
Exiba a próxima imagem não marcada na pasta e repita o processo.

Existe uma maneira fácil de criar esse tipo de ferramenta em Python ou algum outro utilitário pré-criado que eu possa usar gratuitamente offline?

machine-learning image-classification training

— atkat12
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você acabou escrevendo uma ferramenta que gostaria de compartilhar? ou você encontrou mais alguma coisa?

— jlarsch

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Existem algumas ferramentas para fora lá para anotação de imagem, o mais popular e fácil de usar é: github.com/tzutalin/labelImg

— olive_tree

Uma outra opção que as pessoas recomendaram é Pybossa ... Eu escrevi uma ferramenta com o Flask, mas era muito desajeitada de configurar e não é ótima. Em algum momento, limparei o código e publicarei o repositório, mas não o recomendo no momento.

— Atkat12

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Eu criei um código que cumpre os 5 requisitos que você possui; ele está disponível no GitHub como image-sorter2 . Comparado com os outros scripts sugeridos aqui, o image-sorter2 é 100% gratuito e você não precisa gastar tempo desenhando caixas delimitadoras - o script simplesmente abre uma GUI para você, você clica em um dos vários botões e corresponde a cada imagem é classificado na pasta de classe desejada, por exemplo, "gatos", "cães", "caminhões" aso

— NeStack
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Estou mudando o endosso para esta resposta, porque é um aplicativo gratuito e simples, rápido de instalar e funcionar, e facilmente personalizável. No leia-me do Github, também há uma boa lista de opções alternativas. Acabei de revisitar esta tarefa hoje e achei que essa opção funcionava bem ... se você estiver fazendo algo mais sofisticado (como fazer anotações em partes da imagem), outras respostas poderão funcionar melhor.

— atkat12

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@ atkat12 Fico feliz em ver que você achou o código útil, apesar de publicado anos após a sua postagem. Espero que ajude outros usuários também, então obrigado por apoiar!

— NeStack 02/12/19

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Eu recomendaria a criação de seu próprio aplicativo Web suportado por banco de dados, pois você possui dados proprietários e poucas (apenas duas?) Classes. Eu criaria tabelas para as imagens, usuários e rótulos.

usuário: (id, nome)
imagem: (id, url)
rótulo: (user.id, image.id, hora, classe)

A classe label pode ser uma enumeração. Se você não quiser permitir que os usuários classifiquem a mesma imagem várias vezes, solte a coluna de hora e defina as duas primeiras colunas de ID como a chave primária composta.

Se você nunca lidou com aplicativos da Web e bancos de dados, isso parecerá complicado, mas será fácil quando você entender o que está acontecendo. Aqui está um tutorial. O benefício dessa abordagem é a persistência; você pode desligar o computador e começar de onde parou graças ao banco de dados.

Uma alternativa mais simples é coletar todos os seus dados em uma sessão usando componentes da GUI, como ipywidgets for jupyter , e gravando os rótulos em um arquivo. Com essa abordagem, você não obtém persistência.

— Emre
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O tutorial parece ótimo e eu não sabia sobre o iPyWidgets. Obrigado por fornecer várias opções!

— Atkat12

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Um ótimo serviço online é o Dataturks . UX super simplificado e fácil de usar. Também suporta seus dados privados em nossa nuvem interna.

Também suporta polígonos, segmentação etc.

Aqui está uma demonstração que você pode experimentar (sem necessidade de inscrição):

Classificação da imagem de demonstração

PS: Como os navegadores não têm permissão para acessar arquivos diretamente no disco local, talvez seja necessário executar um servidor da Web fictício para obter URLs locais para os arquivos.

— user439521
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