MakeSense

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使用 makesense.ai，简化人工智能图像标注流程！免费在线工具，快速、私密、简单。由人工智能驱动，支持 YOLOv5 及更多。 0
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What is MakeSense?

makesense.ai 是一款免费的在线工具，旨在简化和加速计算机视觉项目的图像标注流程。如果您正在进行深度学习项目并需要准备数据集，makesense.ai 消除了复杂软件安装和繁琐手动标注的麻烦。因为它直接在您的浏览器中运行，无论您使用什么操作系统，都可以立即开始标注。

主要特点：

  • 🚀 立即开始： 直接通过您的 Web 浏览器访问该工具——无需下载或安装。这种跨平台兼容性意味着您可以在 Windows、macOS 或 Linux 上使用它。

  • 🤖 利用 AI 驱动的辅助功能： 通过集成的 AI 模型减少您的标注时间。

    • YOLOv5 集成： 加载预训练模型或您自己的自定义 YOLOv5 模型（导出为 tfjs 格式），以获得强大的对象检测建议。

    • SSD (COCO)： 受益于 COCO 数据集上预训练的 Single Shot MultiBox Detector 模型，自动生成边界框并建议标签。

    • PoseNet： 利用 PoseNet 通过识别关键身体关节来估计人体姿势，从而简化带有人的图像的注释。

  • 🧠 由 TensorFlow.js 驱动： makesense.ai 的 AI 功能的核心是 TensorFlow.js，它确保高效处理，更重要的是，确保您的图像隐私。您的数据永远不会离开您的设备。

  • 📁 以多种格式导出： 以各种格式下载您完成的标签，这些格式与流行的机器学习框架兼容，包括 CSV、YOLO、VOC XML、VGG JSON 和 COCO JSON。还提供像素掩码导出支持，但并非适用于所有标签类型。

  • ⌨️ 通过键盘快捷键高效工作： 使用直观的键盘快捷键加速您的工作流程，以进行常见的操作，如多边形完成、图像导航和标签选择。

  • ✅ 导入现有标签: 导入以下格式的标签：矩形: YOLO, VOC XML, VGG JSON, COCO JSON, 多边形: COCO JSON。

技术细节（适用于开发人员和高级用户）：

  • 架构： makesense.ai 使用 TypeScript 构建，并利用 React/Redux 框架来实现响应迅速且用户友好的界面。

  • 本地设置： 对于开发人员，可以轻松地从 GitHub 存储库克隆该项目，并使用 npm 在本地运行。（需要 npm 8.x.x 和 Node.js v16.x.x）。

  • Docker 支持： 提供了一个 Dockerfile 用于容器化部署，从而简化了设置并确保在不同环境中的一致操作。

  • 开源： 该项目是开源的，允许社区贡献和自定义修改。

用例：

  1. 自动驾驶汽车的目标检测： 一个开发自动驾驶汽车技术的团队需要标注数千张图像，并在汽车、行人和交通信号周围绘制边界框。makesense.ai 的 YOLOv5 集成提供了智能建议，大大减少了所需的手动工作。然后，该团队可以以与其训练管道兼容的格式导出标签。

  2. 健身应用的人体姿势估计： 一位创建健身应用的开发人员，该应用可以跟踪用户在锻炼期间的运动，他们使用 makesense.ai 及其 PoseNet 集成来注释图像和视频中的关键身体关节。此标记数据用于训练一个模型，该模型可以准确识别和分析锻炼形式。

  3. 电子商务的图像分类： 一家电子商务公司需要对大量产品图像进行分类。makesense.ai 允许他们快速在商品周围绘制边界框并分配标签。然后，导出的数据用于改进产品搜索和推荐算法。


结论：

makesense.ai 为图像标注提供了一个强大、用户友好且注重隐私的解决方案。无论您是学生、研究人员还是专业开发人员，makesense.ai 都能简化您的工作流程，使您能够专注于构建和训练您的计算机视觉模型。它结合了 AI 驱动的辅助功能、基于浏览器的可访问性和灵活的导出选项，使其成为任何计算机视觉项目的宝贵工具。

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Free
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MakeSense was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-24.
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