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要点：

• 常用数据集和标注工具

标注工具 PPOCRLabel github地址：paddleocrlabel

参考文档：目标检测简介 - 知乎

一 目标检测数据集

1. PASCAL VOC

VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用5k的train/val 2007和16k的train/val 2012作为训练集，test 2007作为测试集，用10k的train/val 2007+test 2007和16k的train/val 2012作为训练集，test2012作为测试集，分别汇报结果。

包含的种类：

数据集结构：

PASCAL VOC挑战赛 （The PASCAL Visual Object Classes ）是一个世界级的计算机视觉挑战赛，PASCAL全称：Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning，是一个由欧盟资助的网络组织。PASCAL VOC挑战赛主要包括以下几类：图像分类(Object Classification)，目标检测(Object Detection)，目标分割(Object Segmentation)，行为识别(Action Classification) 等。

2. MS COCO

COCO数据集是微软团队发布的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集，该数据集收集了大量包含常见物体的日常场景图片，并提供像素级的实例标注以更精确地评估检测和分割算法的效果，致力于推动场景理解的研究进展。依托这一数据集，每年举办一次比赛，现已涵盖检测、分割、关键点识别、注释等机器视觉的中心任务，是继ImageNet Challenge以来最有影响力的学术竞赛之一。

相比ImageNet，COCO更加偏好目标与其场景共同出现的图片，即non-iconic images。这样的图片能够反映视觉上的语义，更符合图像理解的任务要求。而相对的iconic images则更适合浅语义的图像分类等任务。

COCO的检测任务共含有80个类，在2014年发布的数据规模分train/val/test分别为80k/40k/40k，学术界较为通用的划分是使用train和35k的val子集作为训练集（trainval35k），使用剩余的val作为测试集（minival），同时向官方的evaluation server提交结果（test-dev）。除此之外，COCO官方也保留一部分test数据作为比赛的评测集。

对于目标检测主要下载三个文件：

• 2017 Train images [118K/18GB]：训练过程中使用到的所有图像文件
• 2017 Val images [5K/1GB]：验证过程中使用到的所有图像文件
• 2017 Train/Val annotations [241MB]：对应训练集和验证集的标注json文件

数据集结构：

标注解读：

数据集下载地址：

http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip

http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip

http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip

http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip

http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip

http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf

官网地址：https://cocodataset.org/

3. Google Open Image

Open Image是谷歌团队发布的数据集。最新发布的Open Images V4包含190万图像、600个种类，1540万个bounding-box标注，是当前最大的带物体位置标注信息的数据集。这些边界框大部分都是由专业注释人员手动绘制的，确保了它们的准确性和一致性。另外，这些图像是非常多样化的，并且通常包含有多个对象的复杂场景（平均每个图像 8 个）。

4. ImageNet

ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目， 是目前世界上图像识别最大的数据库。ImageNet是美国斯坦福的计算机科学家，模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。ImageNet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。ImageNet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注。

二 常用图像标注工具

1. LabelImg

1）LabelImg 是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用 Python 编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以 PASCAL VOC 格式保存为 XML 文件，这是 ImageNet 使用的格式。 此外，它还支持 COCO 数据集格式。

2）安装方法：

前置条件：安装Python3以上版本，安装pyqt5 第一步：下载安装包 第二步：使用Pycharm打开项目，运行labelImg.py文件；或直接运行labelImg.py文件

pip install labelImg -i https://pypi.douban.com/simple

3）使用流程:

打开软件: 在命令行输入labelImg

设置图像文件所在目录, 以及标注文件保存目录.

标注图像, 保存.

4）常见错误处理：

① 报错：ModuleNotFoundError: No module named 'libs.resources'

• 处理方式：
• 将python下scripts添加到环境变量path中
• 在labelImg目录下执行命令：pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
• 将生成的resources.py拷贝到labelImg/libs/下
• 执行labelImg.py程序

GitHub地址：https://github.com/tzutalin/labelImg

2. Labelme

labelme 是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于 MIT 开源的一款标注工具 Labelme。Labelme具有的特点是：

• 支持图像的标注的组件有：矩形框，多边形，圆，线，点（rectangle, polygons, circle, lines, points）
• 支持视频标注
• GUI 自定义
• 支持导出 VOC 格式用于 semantic/instance segmentation
• 支出导出 COCO 格式用于 instance segmentation

3. Labelbox

Labelbox 是一家为机器学习应用程序创建、管理和维护数据集的服务提供商，其中包含一款部分免费的数据标签工具，包含图像分类和分割，文本，音频和视频注释的接口，其中图像视频标注具有的功能如下：

• 可用于标注的组件有：矩形框，多边形，线，点，画笔，超像素等（bounding box, polygons, lines, points，brush, subpixels）
• 标签可用于分类，分割，目标检测等
• 以 JSON / CSV / WKT / COCO / Pascal VOC 等格式导出数据
• 支持 Tiled Imagery (Maps)
• 支持视频标注 （快要更新）

4. RectLabel

RectLabel 是一款在线免费图像标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。具有的功能或特点：

• 可用的组件：矩形框，多边形，三次贝塞尔曲线，直线和点，画笔，超像素
• 可只标记整张图像而不绘制
• 可使用画笔和超像素
• 导出为YOLO，KITTI，COCO JSON和CSV格式
• 以PASCAL VOC XML格式读写
• 使用Core ML模型自动标记图像
• 将视频转换为图像帧

5. CVAT

CVAT 是一款开源的基于网络的交互式视频/图像标注工具，是对加州视频标注工具（Video Annotation Tool） 项目的重新设计和实现。OpenCV团队正在使用该工具来标注不同属性的数百万个对象，许多 UI 和 UX 的决策都基于专业数据标注团队的反馈。具有的功能

• 关键帧之间的边界框插值
• 自动标注（使用TensorFlow OD API 和 Intel OpenVINO IR格式的深度学习模型）

6. VIA

VGG Image Annotator（VIA）是一款简单独立的手动注释软件，适用于图像，音频和视频。 VIA 在 Web 浏览器中运行，不需要任何安装或设置。 页面可在大多数现代Web浏览器中作为离线应用程序运行。

• 支持标注的区域组件有：矩形，圆形，椭圆形，多边形，点和折线

7. PPOCRLabel

PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PP-OCR模型对数据自动标注和重新识别。使用Python3和PyQT5编写，支持矩形框标注和四点标注模式，导出格式可直接用于PaddleOCR检测和识别模型的训练。

通过Python脚本运行PPOCRLabel:

cd ./PPOCRLabel  # 切换到PPOCRLabel目录
python PPOCRLabel.py --lang ch

操作步骤：

1. 安装与运行：使用上述命令安装与运行程序。
2. 打开文件夹：在菜单栏点击 “文件” - "打开目录" 选择待标记图片的文件夹[1].
3. 自动标注：点击 ”自动标注“，使用PP-OCR超轻量模型对图片文件名前图片状态[2]为 “X” 的图片进行自动标注。
4. 手动标注：点击 “矩形标注”（推荐直接在英文模式下点击键盘中的 “W”)，用户可对当前图片中模型未检出的部分进行手动绘制标记框。点击键盘Q，则使用四点标注模式（或点击“编辑” - “四点标注”），用户依次点击4个点后，双击左键表示标注完成。
5. 标记框绘制完成后，用户点击 “确认”，检测框会先被预分配一个 “待识别” 标签。
6. 重新识别：将图片中的所有检测画绘制/调整完成后，点击 “重新识别”，PP-OCR模型会对当前图片中的所有检测框重新识别[3]。
7. 内容更改：单击识别结果，对不准确的识别结果进行手动更改。
8. 确认标记：点击 “确认”，图片状态切换为 “√”，跳转至下一张。
9. 删除：点击 “删除图像”，图片将会被删除至回收站。
10. 导出结果：用户可以通过菜单中“文件-导出标记结果”手动导出，同时也可以点击“文件 - 自动导出标记结果”开启自动导出。手动确认过的标记将会被存放在所打开图片文件夹下的Label.txt中。在菜单栏点击 “文件” - "导出识别结果"后，会将此类图片的识别训练数据保存在crop_img文件夹下，识别标签保存在rec_gt.txt中[4]。

PPOCRLabel github地址：paddleocrlabel