Label Studio

在研究目标检测任务时，必定需要了解如何对自定义的数据集做标注，网络上提到最多的就是labelme，然而我觉得labelme并没有那么好用，这是由于标注这块目前还是挺乱的，一方面目标检测数据集的格式各不相同，例如VOC数据集使用的是xml格式的标注images+annotations，标注坐标为xmin、ymin、xmax、ymax，而YOLO又有自己的标注格式images+labels，标注文件是txt格式，很多开源的目标检测源码支持的格式也各不相同，有些是直接将xml、yolo格式的数据集读进来做训练，有些又是转换成AI框架的数据集格式例如tfrecord，再读取进行训练。在了解标注工具时，我了解到Label Studio这个好用的工具，能够对语音识别、目标检测、实例分割等多种任务的数据进行标注

在目标检测的标注任务中，Label Studio能够方便添加label，而且可以对不同类别的Bounding Box自由选择颜色

将标注好的数据支持YOLO、VOC、COCO等格式的导出，非常方便

可以直接在pip中安装label studio，注意不要安装最新版本，访问有些问题

1	pip install -U label-studio==1.4