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PaddleLabel百度飞桨Al Studio图像标注平台安装和使用指南(包冲突 using the ‘flask‘ extra、眼底医疗分割材料集演示)

引言:为什么需要图像标注工具

机器学习的核心在于让计算机从数据中学习模式,而监督学习需要大量已标注的训练数据。图像标注工具就是将原始图像转换为机器可理解的训练数据的桥梁。

PaddleLabel是百度开源的图像标注平台,支持分类、检测、分割、OCR等多种计算机视觉任务的数据标注,具备Web界面、多人协作(小团队简单协作)、格式转换等企业级功能。


一、环境准备与安装

1.1 系统要求与环境创建

官方地址:doc/CN/install.md

创建独立环境 (避免依赖冲突):

conda create -n paddlelabel python=3.11
conda activate paddlelabel

1.2 一键安装PaddleLabel

# 直接安装最新版本
pip install --upgrade paddlelabel

为什么不需要安装PaddlePaddle框架?
PaddleLabel是纯标注工具,专注数据标注功能,不包含模型训练。训练时可根据需求选择PyTorch、TensorFlow或PaddlePaddle等框架。

1.3 启动与验证

# 基础启动(如果启动不了报错,看1.4)
paddlelabel
# 或使用缩写
pdlabel
# 高级启动选项
paddlelabel --port 8000 --lan --debug

启动参数说明

  • --port 8000:指定端口号 (默认17995)
  • --lan:允许局域网访问 (多设备协作)
  • --debug:显示详细日志 (问题定位)

启动成功后自动打开浏览器访问 http://localhost:17995

1.4 包冲突无法启动

这一步有概率包冲突,因此我们要先按照
在这里插入图片描述
ModuleNotFoundError: Please install connexion using the ‘flask’ extra包括类型的init什么错误都可以按照以下包安装的方式解决。

pip uninstall paddlelabel connexion marshmallow flask werkzeug -y
pip install marshmallow==3.19.0
pip install connexion==2.14.1
pip install Flask==2.2.5
pip install Werkzeug==2.2.2
pip install a2wsgi==1.8.0
pip install uvicorn==0.18.1
pip install paddlelabel
paddlelabel --port 8000 --lan --debug

在这里插入图片描述
访问本地http://localhost:8000/

其他常用命令

# 查看所有环境列表
conda env list
# 1. 退出当前环境(如果在环境中)
conda deactivate
# 2. 删除环境
conda env remove -n paddlelabel

启动成功。
在这里插入图片描述


二、计算机视觉任务类型详解

2.1 任务类型认知框架

计算机视觉任务可按输出粒度目标复杂度分类:

任务类型输出粒度复杂度典型应用标注难度
图像分类图像级品质检测、内容审核
目标检测对象级自动驾驶、安防监控⭐⭐⭐
语义分割像素级医学影像、遥感分析⭐⭐⭐⭐
实例分割个体级极高机器人抓取、精密制造⭐⭐⭐⭐⭐
文字识别字符级中高票据识别、文档数字化⭐⭐⭐

2.2 分类项目 (Classification)

什么时候使用分类?
当需要判断整张图片属于哪个类别时使用,如质量检测、内容分类、病害诊断等。

单分类 vs 多分类

  • 单分类:一张图只能属于一个类别 (互斥关系)
  • 多分类:一张图可属于多个类别 (非互斥关系)

应用场景对比

单分类示例:
├── 产品质量检测 (合格/不合格)
├── 图像清晰度分类 (清晰/模糊/失焦)
└── 动物种类识别 (猫/狗/鸟/鱼)
多分类示例:
├── 图像属性标注 (室内+明亮+现代风格)
├── 商品标签 (便宜+实用+热销)
└── 内容审核 (政治+暴力+色情)

2.3 目标检测项目 (Object Detection)

什么时候使用目标检测?
当需要定位图中物体的具体位置时使用,输出矩形边界框(Bounding Box)和类别。

核心优势

  • 同时解决"是什么"和"在哪里"问题
  • 可检测多个不同类别的目标
  • 计算效率高,实时性好

应用场景

工业应用:
├── 生产线缺陷检测 (裂纹/划痕/污渍位置)
├── 自动光学检测 (元器件位置验证)
└── 智能仓储 (货物识别与定位)
生活应用:
├── 智能相册 (人脸/宠物自动标记)
├── 交通监控 (车辆/行人检测)
└── 零售分析 (顾客行为追踪)

2.4 语义分割项目 (Semantic Segmentation)

什么时候使用语义分割?
当需要像素级精确分割时使用,为每个像素分配类别标签,实现精确的区域划分。

技术特点

  • 输出分辨率与输入图像相同
  • 每个像素都有明确的类别归属
  • 同类别像素被视为一个整体

典型应用场景

医学影像:
├── CT扫描器官分割 (肝脏/肾脏/肺部区域)
├── X光片病变区域标注
└── 皮肤镜痣的边界分割
遥感图像:
├── 土地利用分类 (建筑/植被/水体/道路)
├── 农作物长势监测
└── 城市规划分析
工业检测:
├── 电路板区域分割 (焊点/导线/芯片区域)
├── 材料表面缺陷精确定位
└── 纺织品质量检测

2.5 实例分割项目 (Instance Segmentation)

什么时候使用实例分割?
当需要区分同类别的不同个体时使用,既要像素级精确分割,又要区分个体实例。

与语义分割的关键区别

  • 语义分割:所有"人"像素标记为同一类别
  • 实例分割:每个"人"分别标记为person_1, person_2, person_3

应用场景

精密制造:
├── 重叠零件分离计数
├── 晶圆上芯片个数统计
└── 药片质量检测 (每颗单独分析)
生物医学:
├── 细胞计数与形态分析 (每个细胞独立分割)
├── 病理切片组织分析
└── 显微镜下微生物识别
智能零售:
├── 货架商品盘点 (每个商品单独计数)
├── 水果分拣 (每个果实质量评估)
└── 快餐配菜识别 (每种菜品独立识别)

2.6 文字识别项目 (OCR)

什么时候使用OCR?
当需要从图像中提取文字内容时使用,将图像中的文字转换为可编辑的文本。

技术流程:文字检测 → 文字识别 → 结构化输出

应用场景分类

文档数字化:
├── 合同/票据扫描识别
├── 手写笔记转换
└── 历史文献保护
智能办公:
├── 名片信息提取
├── 表格数据录入
└── 身份证件识别
工业自动化:
├── 产品生产日期读取
├── 仪表数值自动记录
└── 包装标签质量检测

三、数据标注格式深度解析

3.1 标注格式选择决策树

3.2 分类项目格式详解

这个在项目里看吧,点击后有对应的示例。
在这里插入图片描述

比如文字识别
在这里插入图片描述
点击后都有示例。
在这里插入图片描述

标注文件格式对比

格式类型适用场景优势劣势
文件夹分类小数据集、单分类直观易懂不支持多标签
CSV列表大数据集、多分类灵活性高需要额外解析
JSON格式复杂标注信息扩展性强文件较大

3.3 目标检测格式详解

3.3.1 COCO格式 (推荐用于研究/复杂项目)

COCO(Common Objects in Context) 是微软推出的大规模目标检测数据集格式,已成为计算机视觉领域的金标准。

文件结构

{
"images": [
{
"id": 1,
"file_name": "image001.jpg",
"width": 640,
"height": 480
}
],
"annotations": [
{
"id": 1,
"image_id": 1,
"category_id": 1,
"bbox": [x, y, width, height],
"area": 2400,
"iscrowd": 0
}
],
"categories": [
{
"id": 1,
"name": "person",
"supercategory": "human"
}
]
}

优势

  • 工业标准,兼容性最好
  • 支持复杂标注信息(分割掩膜、关键点等)
  • 丰富的元数据支持

劣势

  • 文件较大,解析复杂
  • 对新手不够友好

3.3.2 VOC格式 (传统经典格式)

VOC(Visual Object Classes) 是较早期的目标检测数据集格式,使用XML文件存储标注信息。

文件结构

<annotation>
<filename>image001.jpg</filename><size><width>640</width><height>480</height></size><object><name>person</name><bndbox><xmin>100</xmin><ymin>50</ymin><xmax>300</xmax><ymax>400</ymax></bndbox></object>
</annotation>

适用场景

  • 传统计算机视觉项目
  • 教学和原型开发
  • 需要可读性强的标注文件

3.3.3 YOLO格式 (推荐用于工程项目)

YOLO格式采用归一化坐标,每行代表一个目标,格式简洁高效。

格式说明

# 每行格式:class_id center_x center_y width height
0 0.5 0.3 0.2 0.4
1 0.7 0.6 0.15 0.25

坐标归一化计算

# 原始坐标转YOLO格式
center_x = (xmin + xmax) / (2 * image_width)
center_y = (ymin + ymax) / (2 * image_height)
width = (xmax - xmin) / image_width
height = (ymax - ymin) / image_height

优势对比

特性YOLO格式COCO格式VOC格式
文件大小最小较大中等
解析速度最快较慢中等
坐标系统归一化绝对坐标绝对坐标
学习难度简单复杂中等
工业应用⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

四、PaddleLabel平台操作演示

飞桨的数据集:https://paddleseg.bj.bcebos.com/dataset/optic_disc_seg.zip
眼底医疗分割数据集,包含267张训练图片、76张验证图片、38张测试图片。
这个是官方教程:https://paddlecv-sig.github.io/PaddleLabel/CN/manual/manual.html

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
针对眼底图像的视盘分割,接下来的操作步骤如下:

标注操作流程

1. 确认标注类别

右侧面板显示了"标注列表",确认已设置好类别:

2. 选择标注工具

左侧工具栏中选择合适的工具:

  • 笔刷工具:用于精细标注边界
  • 多功能工具:智能分割辅助

3. 开始标注

方法一:手动精确标注

  1. 选择"视盘"类别(右侧标注列表)
  2. 使用笔刷工具沿着橙色视盘边缘描绘
  3. 确保完全包围视盘区域

方法二:智能辅助标注

  1. 点击视盘中心区域作为正样本点
  2. 系统会自动识别相似区域
  3. 手动调整边界不准确的部分

4. 质量检查

  • 放大图像检查边界是否准确
  • 使用缩放工具查看细节
  • 确保没有遗漏或多标注的区域

5. 保存标注

标注技巧

  • 边界处理:视盘边界要尽量准确,这直接影响模型效果
  • 一致性:保持整个数据集标注风格的一致性
  • 检查:标注完成后要仔细检查,避免标注错误

完成标注后,这些数据就可以用于训练PaddleSeg的语义分割模型了!

多边形的话,左键确定点,右键完成取消。
在这里插入图片描述
添加新的类别
在这里插入图片描述

通过这样的实战演示,你可以快速掌握PaddleLabel各项功能的具体操作方法,为实际项目应用奠定坚实基础。记住,熟练掌握这些操作技巧,将大大提高你的标注效率和质量。

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=20594

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