介绍| 深度学习数据集标注工具
一、NLP标注工具BRAT
WeTest舆情团队在使用：http://wetest.qq.com/bee/
使用案例：http://blog.csdn.net/owengbs/article/details/49780225
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二、VS标注工具——LabelImg
1、PyQt
工具github网址：https://github.com/tzutalin/labelImg
知乎介绍网址：有图像标注工具推荐或者分享吗？
2、Vatic
视频标注工具vatic，Vatic源自MIT的一个研究项目(Video Annotation Tool from Irvine, California)。输入一段视频，支持自动抽取成粒度合适的标注任务并在流程上支持接入亚马逊的众包平台Mechanical Turk。
1.简洁使用的GUI界面，支持多种快捷键操作
2.基于opencv的tracking，这样就可以抽样的标注，减少工作量
具体使用时，可以设定要标注的物体label，比如：水果，人，车，等等。然后指派任务给到众包平台（也可是自己的数据工程师）。现阶段支持的标注样式是框（box）。一个示例，下图标注了NBA直播比赛中的运动员
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4、图像标注VS2013项目
打框的代码(c++)我封装成了dll，下载地址：图像标注VS2013项目 （我的环境是win7vs2013旗舰版，win8 win10好像不能运行）
图像标注EXE-2016-10-18
上面的代码好像忘写操作说明了，这里写一下：
（1）图片显示出来后，输入法切换到英文；
（2）在目标的左上角按下鼠标左键，拉一个包围框到目标右下角，然后键盘输入标签(一个字符)
（3）继续（2）操作，直到框完该张图片上的目标；
（4）按n进入下一张，esc退出。
注意：标签只能输入一个字符，你可以在生成的txt文件中替换成你实际的标签。
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5、Yolo_mark
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6、视频标注工具
http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4457462.html
三、Amazon’s Mechanical Turk 离线工作框架
github网址：https://github.com/hltcoe/turkle
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四、用已训练来进行图像标注
为了实现图像标注和搜索，他们最开始用CNNs将图片转换成向量，用Word2Vec将词语转换成向量。大部分研究工作都集中于如何将词语向量结合到语句向量之中，由此产生了基于Fisher向量的模型。一旦他们得到了语句向量，他们使用典型相关分析（CCA）将图片表示和语句表示投射到同一空间里，使图像和句子可以匹配，找到最近邻的部分。
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五、snape
Snape is primarily used for creating complex datasets that challenge
students and teach defense against the dark arts of machine learning.
安装：
Via Github
git clone https://github.com/mbernico/snape.git
cd snape
python setup.py install- 1
- 2
- 3
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