Name: Potato
Author: Potato

Если вы обучаете детектор объектов, вам нужны ограничивающие рамки. Это руководство начинается с минимальной настройки и доходит до атрибутов, правил проверки и полной боевой конфигурации. Про параметры изображений, стоящие за этим, читайте в документации по разметке изображений.

Базовая настройка ограничивающих рамок

Минимальная конфигурация

yaml

annotation_task_name: "Object Detection Annotation"
 
data_files:
  - "data/images.json"
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    description: "Draw boxes around all objects"
    tools:
      - bbox
    labels:
      - name: car
        color: "#FF6B6B"
      - name: person
        color: "#4ECDC4"
      - name: bicycle
        color: "#45B7D1"

Как это работает

Выберите метку на панели инструментов
Нажмите и протяните, чтобы нарисовать рамку
Подвиньте углы, чтобы уточнить рамку
Добавьте столько рамок, сколько нужно
Отправьте результат

Разметчики рисуют рамки прямо на изображении, зажимая и протягивая мышь:

Bounding box annotation interface for object detection The bounding box tool lets annotators draw and label rectangular regions on images

Подробная настройка меток

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    description: "Annotate all visible objects"
    tools:
      - bbox
    labels:
      - name: person
        color: "#FF6B6B"
        description: "Any human, partial or full"
        keyboard_shortcut: "p"
 
      - name: car
        color: "#4ECDC4"
        description: "Cars, trucks, SUVs"
        keyboard_shortcut: "c"
 
      - name: motorcycle
        color: "#45B7D1"
        description: "Motorcycles and scooters"
        keyboard_shortcut: "m"
 
      - name: bicycle
        color: "#96CEB4"
        description: "Bicycles of all types"
        keyboard_shortcut: "b"
 
      - name: traffic_light
        color: "#FFEAA7"
        description: "Traffic signals"
        keyboard_shortcut: "t"
 
      - name: stop_sign
        color: "#DDA0DD"
        description: "Stop signs"
        keyboard_shortcut: "s"

Добавление атрибутов объектов

Собирайте дополнительные сведения о каждой рамке:

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    tools:
      - bbox
    labels:
      - name: person
        color: "#FF6B6B"
        attributes:
          - name: occlusion
            type: radio
            options: [none, partial, heavy]
          - name: truncated
            type: checkbox
            description: "Object extends beyond image"
          - name: difficult
            type: checkbox
            description: "Hard to identify"

Когда разметчик нарисует рамку, ему предложат заполнить эти атрибуты.

Правила проверки

Поддерживайте качество разметки проверками:

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    tools:
      - bbox
    labels: [...]
    min_annotations: 1

Горячие клавиши

В Potato есть встроенные горячие клавиши для быстрой разметки:

Цифровые клавиши выбирают метку
Delete удаляет выделенную разметку
Стрелки переключают объекты

Параметры отображения

Настройте вывод изображения:

yaml

image_display:
  width: 800
  height: 600

Полная боевая конфигурация

yaml

annotation_task_name: "Autonomous Driving - Object Detection"
 
data_files:
  - "data/driving_frames.json"
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    description: "Annotate all traffic participants and objects"
    tools:
      - bbox
    min_annotations: 1
    labels:
      - name: vehicle
        color: "#FF6B6B"
        keyboard_shortcut: "v"
        attributes:
          - name: type
            type: radio
            options: [car, truck, bus, motorcycle, bicycle]
          - name: occlusion
            type: radio
            options: [0%, 1-25%, 26-50%, 51-75%, 76-99%]
 
      - name: pedestrian
        color: "#4ECDC4"
        keyboard_shortcut: "p"
        attributes:
          - name: pose
            type: radio
            options: [standing, walking, sitting, lying]
          - name: age_group
            type: radio
            options: [child, adult, elderly]
 
      - name: cyclist
        color: "#45B7D1"
        keyboard_shortcut: "c"
 
      - name: traffic_sign
        color: "#FFEAA7"
        keyboard_shortcut: "t"
        attributes:
          - name: sign_type
            type: radio
            options: [stop, yield, speed_limit, warning, other]
 
      - name: traffic_light
        color: "#DDA0DD"
        keyboard_shortcut: "l"
        attributes:
          - name: state
            type: radio
            options: [red, yellow, green, off, unknown]

Формат вывода

json

{
  "frame_id": "frame_0001",
  "frame_path": "/images/frame_0001.jpg",
  "image_dimensions": {"width": 1920, "height": 1080},
  "annotations": {
    "objects": [
      {
        "label": "vehicle",
        "bbox": [450, 380, 680, 520],
        "attributes": {
          "type": "car",
          "occlusion": "0%"
        }
      },
      {
        "label": "pedestrian",
        "bbox": [820, 400, 870, 550],
        "attributes": {
          "pose": "walking",
          "age_group": "adult"
        }
      }
    ]
  }
}

Советы по качественным рамкам

Рисуйте рамки вплотную к объекту, чтобы не скармливать модели много фона. Запишите, как поступать в неудобных случаях (перекрытие, объекты, обрезанные краем кадра), и в самом начале разберите пачку примеров вместе, чтобы все рисовали одинаково. Следите за числом рамок и распределением их размеров: резкий сдвиг обычно означает, что кто-то трактует правила по-своему.

Что дальше

Добавьте разметку полигонами для точной сегментации
Изучите детекцию ключевых точек для оценки позы
Настройте контроль качества ради надёжной разметки

Полная документация — в разметке изображений.