Cómo usar LabelMe: nuestra guía completa
En el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el etiquetado preciso de los datos es un componente clave (esta es la parte «Datos» del tríptico). «Datos» + «Computación» + «Modelos» = «IA»). Entre la multitud de plataformas de anotación de datos disponibles en el mercado, LabelMe se destaca como una poderosa herramienta para crear conjuntos de datos completos.
LabelMe es una aplicación versátil de anotación gráfica de imágenes con funciones como la anotación de imágenes y la personalización de la interfaz. Esta herramienta de código abierto ofrece una interfaz fácil de usar para Anota imágenes, lo que facilita la creación de conjuntos de datos de alta calidad. Su uso del formato JSON para almacenar anotaciones lo hace compatible con numerosos marcos de aprendizaje automático.
📖 Esta guía completa le ayudará a dominar LabelMe. Primero, veamos qué es LabelMe y por qué es tan útil. Luego, pasaremos a instalar y configurar la herramienta en su sistema. También exploraremos las funciones básicas de LabelMe y le mostraremos cómo crear anotaciones eficaces. ¡Al final, tendrás todas las herramientas para usar LabelMe como un profesional en tus proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático!
Introducción a LabelMe
¿Qué es la aplicación LabelMe?
LabelMe es una poderosa herramienta de código abierto para la anotación de imágenes, creado por el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT en 2008. Es una herramienta para crear conjuntos de datos de imágenes digitales con anotaciones, de libre acceso y que permite a los usuarios contribuir a su biblioteca. Desarrollado en Python con una interfaz gráfica basada en Qt, LabelMe ofrece una solución sencilla y fácil de usar para la anotación de imágenes para casos de uso de visión artificial».
Funciones de LabelMe, más allá de crear etiquetas para IA
LabelMe ofrece una gama de funcionalidades para satisfacer las diversas necesidades de los proyectos de anotación de imágenes:
Anotación versátil
LabelMe le permite anotar imágenes con cajas, polígonos, rectángulos, círculos, líneas y puntos circundantes. Sin embargo, aunque LabelMe es bueno para imágenes estáticas, no ofrece funcionalidad de anotación de vídeo lo suficientemente potente como para usarse en casos de uso complejos.
Clasificación de imágenes
La herramienta ofrece la posibilidad de añadir banderas para la clasificación y limpieza de las imágenes.
Formatos de exportación
LabelMe le permite exportar datos anotados a formatos de uso común, como VOC para la segmentación semántica/de instancias y COCO para la segmentación de instancias.
Interfaz personalizable
La interfaz gráfica se puede adaptar con etiquetas predefinidas, registro automático y validación de etiquetas por parte de especialistas en calidad.
Compatibilidad multiplataforma
LabelMe funciona en Ubuntu, macOS y Windows.
Almacenamiento de anotaciones
Las anotaciones se guardan en formato JSON, lo que facilita su uso en una variedad de proyectos de aprendizaje automático.
Ventajas y desventajas
LabelMe tiene varias ventajas que la convierten en una opción popular para la anotación de imágenes:
- Estantería grande : LabelMe tiene una vasta colección de imágenes comentadas, consideradas por algunos como canónicas.
- Flexibilidad : La herramienta se adapta a diferentes técnicas de anotación, desde la detección de objetos hasta segmentación semántica.
- Facilidad de uso : Su sencilla interfaz gráfica hace que sea accesible para usuarios de todos los niveles.
- De código abierto : LabelMe es gratuito y permite a los usuarios contribuir a su desarrollo.
- Lema : El lema de LabelMe es proporcionar una solución simple y eficaz para la anotación de imágenes, reflejando así su compromiso con la calidad y la usabilidad.
Sin embargo, LabelMe también tiene algunas limitaciones:
- Falta de anotación de vídeo: aunque es eficiente para imágenes estáticas, LabelMe no ofrece la funcionalidad de anotación de vídeo.
- Complejidad para usos avanzados: para usos más avanzados, es necesario consultar los ejemplos proporcionados.
🧐 En resumen, LabelMe demuestra ser una herramienta versátil y potente para la anotación de imágenes, que ofrece una amplia gama de funcionalidades adaptadas a varios proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Instalación y configuración
Requisitos del sistema
LabelMe es una herramienta de anotación de imágenes ligera y versátil que es compatible con Windows, macOS y Linux. Para instalarlo, es necesario tener Python 3 en su sistema. Se recomienda el uso de Anaconda, un administrador de paquetes y entornos para Python, para simplificar la instalación y la administración de dependencias.
Pasos de instalación
La instalación de LabelMe se puede realizar de varias formas, según la plataforma y las preferencias del usuario.
Instalación mediante Anaconda (recomendado):
- Crea un nuevo entorno
conda create --name=labelme python=3
- Activar el entorno
Para Linux/macOS:
source activate labelme
o para Windows:
conda activate labelme
- Instalar LabelMe
pip install labelme
- Instalación específica para cada plataforma:
Ubuntu:
sudo apt-get install labelme ou sudo pip3 install labelme
macOS:
brew install pyqt puis pip install labelme
Ventanas:
Use Anaconda Prompt y siga los pasos de instalación a través de Anaconda
- Uso de ejecutables independientes:
- Descarga el ejecutable apropiado de la sección de lanzamientos en GitHub
- Estos ejecutables son particularmente livianos, ya que la versión de Windows pesa solo 62 megabytes.
Configuración inicial
Una vez que LabelMe esté instalado, es posible que se requieran algunos pasos de configuración:
- Verifique la instalación ejecutando LabelMe desde la línea de comandos: Etiquetarme
- Personalice la interfaz gráfica:
- Defina etiquetas predefinidas para acelerar la anotación
- Configure el guardado automático para evitar la pérdida de datos
- Habilite la validación de etiquetas para garantizar la coherencia de las anotaciones
- Familiarización con las funciones:
- Explore las distintas herramientas de anotación: polígonos, rectángulos, círculos, líneas y puntos
- Pruebe la anotación de imágenes individuales y el procesamiento por lotes de varios archivos
- Configuración del formato de exportación:
- LabelMe le permite exportar anotaciones a formatos populares como Pascal-VOC y COCO
- Configurar el formato de exportación preferido para la segmentación semántica o de instancias
💡 Siguiendo estos pasos, los usuarios pueden configurar LabelMe rápidamente y empezar a usarla de forma eficaz para sus proyectos de anotación de imágenes y vídeos.
¿Cómo uso LabelMe?
Interfaz de usuario
LabelMe ofrece una interfaz gráfica fácil de usar para la anotación de imágenes. La herramienta permite anotar las imágenes para la detección, clasificación y segmentación de objetos. La interfaz principal incluye una barra lateral con herramientas de anotación, un área para ver la imagen y una lista de archivos para el procesamiento por lotes.
Para empezar, el usuario puede abrir un directorio que contenga las imágenes que se van a anotar. Esto permite un procesamiento por lotes eficiente de varios archivos. La lista de archivos situada en la parte inferior derecha facilita la selección de imágenes para realizar anotaciones.
Creación de anotaciones de imágenes
LabelMe ofrece varias herramientas de anotación versátiles:
- Polígonos: ideales para segmentar objetos complejos. Las anotaciones se pueden compartir con los clientes para obtener comentarios y mejorar la calidad de los datos.
- Rectángulos: perfectos para encerrar cajas
- Círculos: útiles para objetos circulares
- Líneas: para anotar contornos lineales
- Puntos: para marcar puntos de interés específicos
Para crear una anotación:
- Haz clic en «Crear polígonos» en la barra lateral
- Seleccione «Editar» en la barra de comandos para elegir el tipo de anotación
- Haga clic en la imagen para definir los puntos de la anotación
- Cierre la forma haciendo clic en el punto de inicio
Para los cuadros circundantes, haga clic y arrastre el cursor para dibujar el rectángulo.
Tras crear una anotación, se solicita al usuario que seleccione una clase para el objeto. Se pueden agregar nuevas clases con el tiempo y las clases existentes se pueden reutilizar.
Guardar y exportar
LabelMe guarda las anotaciones en formato JSON, lo que facilita su uso en una variedad de proyectos de aprendizaje automático. Para guardar una anotación:
- Pulsa Comando + S (macOS) o Control + S (Windows/Linux)
- El archivo JSON se guardará en la misma carpeta que la imagen anotada
La herramienta también le permite exportar anotaciones en formatos populares:
- Formato Pascal-voc para segmentación semántica y de instancias
- Formato COCO, por ejemplo, segmentación
Estas anotaciones se pueden exportar y usar en proyectos en Alemania, donde LabelMe también es muy popular.
Estos formatos de exportación son compatibles con numerosos marcos de aprendizaje automático, lo que hace que LabelMe sea particularmente útil para proyectos de visión artificial.
Conclusión
LabelMe está demostrando ser una herramienta esencial para la anotación de imágenes en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Su flexibilidad, facilidad de uso y compatibilidad con varios formatos la convierten en la opción preferida para proyectos de visión artificial. La interfaz intuitiva y las versátiles funciones de LabelMe permiten a los usuarios crear anotaciones precisas y de alta calidad que son esenciales para entrenar modelos de IA exitosos.
Si bien LabelMe ofrece una solución sólida para anotar imágenes estáticas, es importante tener en cuenta sus limitaciones, incluida la falta de funciones de anotación de vídeo. Para los proyectos que requieren anotaciones más complejas o especializadas, puede ser una buena idea explorar otras herramientas o buscar servicios profesionales. Por lo tanto, los anotadores de Innovatiana pueden crear anotaciones para todos sus casos de uso y ayudarlo a crear conjuntos de datos de calidad. En última instancia, LabelMe sigue siendo una herramienta valiosa que tiene un impacto significativo en el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, al facilitar la creación de conjuntos de datos anotados que son esenciales para entrenar modelos precisos y confiables.
