Make Sense | Free to use online tool for labelling photos.
摘要
本文简要介绍使用 make-sense 建立 YOLOv5 Object Detection 图像标签的完整步骤并提及使用过程中的注意事项。
平台简介
make-sense 是一个被 YOLOv5官方 推荐使用的图像标注工具。
相比于其他工具，make-sense 的上手难度非常低，仅需数分钟，玩家便能熟练掌握工作台中的功能选项，快速地进入工作状态；此外，由于 make-sense 是一款 web 应用，各个操作系统的玩家可打破次元壁实现工作协同。
快速上手
Sneak Peek 流程预览
Drop Images 缓存需要标注的图像数据集
进入 make sense 站点主页，点击右下角 Get Started 进入任务。
拖入或上传需要标注的图像数据集。此处不支持文件夹套娃，请将所有需要标注的图像放在同一文件夹下，需要做避免重名的处理；或者您也可以多次上传位于不同文件夹下的图像。
值得一提的是，标注任务开时候您也可以再补充缓存需要标注的图像，但没有可靠的方式“删除”已缓存的图像。若您在标注过程中发现上传了脏数据，只需不对此图片进行任何标注，导出时就不会生成对该图像的标注数据（文件）。
Object Detection 进入目标检测标注模式
上传图像后，选择进入目标检测的标注模式。
Create Labels 创建标签
导入文件自动生成标签（Load labels from file ）一行一个；
手动创建标签，点击左边栏的“＋”符号；
创建成功后点击 [Start project] 开始标注。
此处为了方便演示，我们选择手动创建标签。
同样，我们仍可在工作过程中随时调整（Actions | Edit Labels）标签的规模及顺序。
Work 开始标注
Make Sense 支持矩形 (Rect)、点 (Point)、线 (Line)、多边形 (Polyygon) 多种标注模式，点选相应的模式开始“抠图”既可。
工作台上有放大、缩小、还原比例、拖动、删除标签等操作工具，不过多介绍，玩几下就懂了。
Export 导出标注
点选 Actions | Export Annotations 导出标注。
Export后会自动下载生成的压缩包文件。压缩包内是一一对应的标注集文件，与标注数据文件名与其对应的图像文件名一致。
Review 审查标注数据
由 YOLOv5作者对创建标签的有关介绍 可知，图像标注文件有明确的格式要求（YOLO format）,图像 （ImageObject）对应的标注文件（LabelObject）必须是 .txt 格式文件，其内容必须以空格按序切割成如下成分：
- 目标类型：第1列成分，以数字序号区分的标签；
- 目标标识区域（以
2D Object为例）：4列连续的成分，依次为目标实体的中点 x 坐标（class x_center），中点 y 坐标（class x_center），宽度（width）以及高度 （height）；
再来看看刚才标注的宵宫目标数据。
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如上所示，第一列是标签宵宫所在标签集合的序号，由于我们仅有一个标签，此处自然为0。值得一提的是，此处的序号是按照Make Sense中的标签"顺序"排列的，与 YOLOv5 train 数据集索引配置文件 (.yaml) 中的 names 变量的分类名 class names 顺序无关，建议两者顺序保持一致。后四列为作者框选的目标边界数据，我们可以大概这么理解，根据下图我们可知人物主体居中构图，2，3 列体现的趋于 0.5 的数据符合主观预估值；人物宽度约占画幅 X 区间的一半 (0.454707)，而高度却几乎占满整个画幅Y区间 (0.969410)。
高级操作
原本至此完整的标注集导出流程已完全结束，但是作者发现本项目竟然是开源的…意味着感兴趣的同学可以通过 项目README 中推荐的方案（Docker/npm）在自己熟悉的环境中部署此项目。
注意事项
- 普通操作模式下，数据集缓存在内存里不会"上传"，这也解释了为何图像加载后我们能迅速投入工作。若使用 AI 标注功能，数据集可能被成批次地上传，而且此过程可能涉及与国外多服务器的通信，用时较长，且 AI 标注场景局限在日常生活的应用场景中，若场景不符则不推荐使用；
- 因此，页面误操作关闭后，标注结果必然游离，所以标注工程量较大的任务时建议小批次缓存标注，或按时导出以保存本阶段的工作进度；
参考资料
[1] Genshin Impact Yoimiya banner leaks: 5-star Pyro character release date - Dexerto
[2] Train Custom Data · ultralytics/yolov5 Wik
[3] SkalskiP/make-sense: Free to use online tool for labelling photos