LabelMe标注核对系统的设计与实现

作     者：迪力夏提·多力昆 张太红 冯向萍 Duolikun DILIXIATI;ZHANG Tai-hong;FENG Xiang-ping

作者机构：新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2022年第32卷第3期

页      面：214-220页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：自治区研究生科研创新项目(XJ2020G161)。 

主　　题：核对标签 Django OpenCV LabelMe SQLite 

摘      要：随着计算机技术的发展,深度学习领域对图像数据集的要求越来越高。当无法构建大规模图像数据集时,一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。在对图像数据集进行标注时,往往需要多次核对数据集中的标签名称是否正确,且标签名称与标注物是否一一对应,并需要花费大量时间对图像数据集进行标注核对,费时费力。因此,该文基于Django框架设计并开发了LabelMe标注核对系统。结合OpenCV图像处理技术,采用Django网页开发框架、Bootstrap响应式网页开发技术、Python语言和MTV的设计模式实现了项目管理、原图记录、导入JSON、统一标签名、批量生成标注图、核对标注图、导出JSON等功能。研究表明该系统能够简化对图像数据集的核对工作,提高核对工作的效率,有助于提升图像数据集质量。