Как мы сделали простой офлайн‑разметчик для YOLO и COCO с семантической и panoptic‑сегментацией

09.10.2026 10:01:40 | Хабр

Хабы: Машинное обучение, Обработка изображений, Python, Open source

В настоящий момент я работаю над проектом по детекции дефектов дорожно‑транспортной инфраструктуры. Находимся на самом начальном этапе, подбираем модели для детекции.

Мы начинали работы с моделями детекции — как‑то по инерции с предыдущего проекта. Но этого опыта и знаний (а также обученных ранее моделей) оказалось недостаточно для решения поставленных задач. Тогда мы обратились к сегментационным моделям. И сразу возник вопрос об адекватном инструменте для разметки данных.

Если вы обучали свою модель детекции или сегментации, то знаете: самое долгое — не обучение, а разметка. Готовые инструменты делятся на две группы. Серверные (CVAT, Label Studio) умеют всё, но их нужно разворачивать и поддерживать. Эти инструменты замечательны, но очень непростые в освоении и затратные с аппаратной точки зрения.

Существующие простые десктопные вроде labelImg ставятся за минуту и очень удобные в освоении, но не обладают нужным функционалом — умеют в основном размечать прямоугольники (bbox). И стало понятно, что нам нужна была середина: программа, которая запускается на ноутбуке без сервера и делает разметку bbox и полигональную разметку.

Сделали простую программку, которая делала то, что надо. Но дальше — больше: сначала понадобились повёрнутые рамки (OBB), потом маски, затем многопользовательский режим, а под конец — семантическая и panoptic‑сегментация. И всё это нужно было выгружать в форматы, которые без доработки едят YOLO, Detectron2 и Mask2Former. Так появился YOLO Annotator. Код открыт (GPL-3.0), ниже — что он умеет и как устроен изнутри.

Подробнее

Читайте также