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Web Based Multi Purpose Annotation Software

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飞桨智能标注,让标注快人一步

最新动态

  • 【2023-01-17】 :fire: PaddleLabel 1.0 版本发布!

    • 【OCR】新增 OCR 项目标注能力,支持 PP-OCRv3 模型预标注
    • 【导入/导出】新增 EISeg 格式导入,新增大量自动化测试,修复诸多导入导出 bug
    • 【文档】对文档进行重新梳理,内容简洁清晰并和软件一同打包发布,进一步降低上手难度
  • 【2022-11-30】 :fire: PaddleLabel 0.5 版本发布!

    • 【界面】全面升级分类、检测及分割的前端标注界面体验,显著提升标注流畅度
    • 【分类】新增 PPLCNet 预训练模型,为分类功能提供预标注能力
    • 【检测】新增 PicoDet 预训练模型,为检测功能提供预标注能力
    • 【分割】(1)优化语义分割及实例分割关于实例的区分,实例分割通过'确认轮廓'来区分实例; (2)新增根据类别或根据实例选择颜色显示模式; (3)修复交互式分割 localStorage 超限问题

更多动态

简介

PaddleLabel 是基于飞桨 PaddlePaddle 各个套件功能提供的配套标注工具。目前支持对分类、检测、分割、OCR 四种常见的计算机视觉任务数据集进行标注和管理,除基础的手动标注功能外也支持深度学习辅助标注,可以有效地提升标注效率。您可以使用 PaddleLabel 快捷高效地标注自定义数据集,之后将其导出使用飞桨套件进行模型训练。

PaddleLabel 的代码分布于三个项目中,本项目包含 PaddleLabel 的 Web 后端实现。PaddleLabel-Frontend 是基于 React 和 Ant Design 构建的前端,PaddleLabel-ML 是基于飞桨实现的自动和交互式深度学习辅助标注后端。

demo720

特性

  • 简单 一行 pip install 安装,手动标注直观易操作,机器学习后端安装即用无需复杂配置,极易上手
  • 高效 支持交互式分割和多种预标注,显著提升标注效率和精度
  • 灵活 分类支持单分类和多分类标注,分割支持多边形、笔刷及交互式分割等多种工具,方便您根据场景灵活选择标注方式
  • 全流程 与飞桨其它套件紧密配合,帮助您高效完成数据标注、模型训练与导出等全流程操作

技术交流

  • 如果您有任何使用问题、产品建议、功能需求, 可以提交 Issues与开发团队交流
  • 欢迎您扫码加入 PaddleLabel 微信群和小伙伴们一起交流学习。如果二维码过期可以添加开发同学微信 linhandev 进群

使用教程

进行标注

深度学习辅助标注

训练教程

AI Studio 项目

社区贡献

贡献者

感谢下列开发者参与或协助 PaddleLabel 的开发、维护、测试等:linhandevcheneyveronRotPublicztty8888haoyuyingmonkeyccgeoyeeYoussef-Harbyyzl19940819

参与开发

PaddleLabel项目是团队合作的成果,我们十分欢迎感兴趣的大佬加入项目的开发和维护。如果您对参与项目建设感兴趣,请通过微信交流群联系开发团队。有关后端实现的详细信息,请参阅开发者指南

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学术引用

@misc{paddlelabel2022,
    title={PaddleLabel, an effective and flexible tool for data annotation},
    author={PaddlePaddle Authors},
    howpublished = {\url{https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleLabel}},
    year={2022}
}

Project details


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Source Distribution

paddlelabel-1.0.1.tar.gz (11.3 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

paddlelabel-1.0.1-py3-none-any.whl (11.4 MB view details)

Uploaded Python 3

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  • Download URL: paddlelabel-1.0.1.tar.gz
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  • Tags: Source
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MD5 99b7432df4f482ad4a8ee71bbf918ed4
BLAKE2b-256 f964bfc71337e8451465ae8a6d759684a3c3dd41af721d11870330abd8a91374

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