引言
大家做对象检测模型训练与迁移学习时候，常常需要自己标注数据，特别是针对一些自定义的对象做标注的时候，标注数据是一项枯燥而且乏味的工作，虽然大家都知道标注数据工作很重要，特别是高质量的标注数据是模型取得良好效果的必要条件，但是毕竟是基础工作，很多CV开发者还是很不愿意干这个活的，手动标注考验耐心，让人崩溃！小编曾经标注了三天的数据就觉得很难受了，要想告别手动标注，有什么好工具，最近小编就发现一个很好的开源工具，可以实现半自动的对象检测数据标注，然后简单的人工检查一下就好啦，真的是大大降低人力成本与时间成本。这个神器就是Anno-Mage
Anno-Mage
安装该工具
代码语言：javascript复制git clone https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool.git依赖包版本要求：
代码语言：javascript复制Tensorflow >= 1.7.0
OpenCV = 3.x
Keras >= 2.1.3
For, Python >= 3.5在clone代码库的基础上执行
代码语言：javascript复制pip install -r requirements.txt即可安装全部依赖，此外windows下面需要VS2015 VC 库加持。
该工具通过一个通用模型对数据集进行检测，实现自定义对象的标注功能，这个通用模型默认为RetinaNet，基于MSCOCO训练生成，支持80个类别常见对象检测，通过它就可以实现80中常见对象自动标注，此外还支持add新对象检测模型，支持更多自定义对象检测网络，实现自定义对象检测数据集的自动/半自动标注任务。
该工具的用法与详细说明如下：
github的地址如下：
代码语言：javascript复制https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool君子藏器于身，待时而动
