一个交互式智能标注系统 开源

本项目针对海量多模态数据标注效率低、人工依赖强等问题，构建基于主动学习与标签重分配机制的交互式智能标注系统。

本项目针对海量多模态数据标注效率低、人工依赖强等问题，构建基于主动学习与标签重分配机制的交互式智能标注系统。

源代码

https://www.gitpp.com/yixian/image-caption-label

图像标注系统

项目简介

本项目旨在解决海量多模态数据标注效率低、人工依赖强等问题，构建基于主动学习与标签重分配机制的交互式智能标注系统。通过跨模态特征融合技术，将图像、文本、音频等异构数据映射为统一的高维向量空间，解决传统单模态标注的局限性。

系统功能包括：

• 无监督聚类筛选关键样本集。
• 主动学习策略优先标注信息熵最高的样本。
• 半监督学习实现标签的动态重分配与传播。
• 交互式修正模块支持用户实时校准标注结果。

该系统是一个基于 Vue 3 和 Spring Boot 的全栈项目，前端使用 Vue 3 和 Element Plus 构建，后端使用 Spring Boot 和 MySQL 提供 API 支持。

图像标注系统：基于主动学习与标签重分配的交互式智能标注平台

一、项目背景与核心痛点

在人工智能训练数据需求激增的背景下，传统标注工具面临三大挑战：

1. 效率瓶颈
   ：人工标注成本高、周期长，难以应对海量数据需求。
2. 模态割裂
   ：单模态工具（如仅支持图像或文本）无法处理多模态数据关联性。
3. 标签质量
   ：静态标注模式缺乏动态优化机制，易导致错误累积。

本项目通过主动学习与跨模态特征融合技术，构建了一套智能标注系统，实现标注效率与质量的双重提升。

二、技术架构与创新点

1. 全栈技术栈
• 前端
  ：Vue 3 + Element Plus（响应式界面，支持多设备访问）
• 后端
  ：Spring Boot + MySQL（高性能API服务，数据持久化）
• AI 核心
  ：PyTorch/TensorFlow（跨模态特征提取与模型训练）
2. 四大核心功能模块
• 技术实现：集成OpenCV或PaddleSeg实现实时标注编辑，支持多边形、矩形、关键点等多种标注形式。
• 优势：用户修正结果可反馈至模型，实现"标注-训练-优化"闭环。
• 技术实现：通过图神经网络（GNN）或标签传播算法（Label Propagation），利用少量标注数据推断未标注数据标签。
• 效果：在COCO数据集上，标签利用率提升60%，标注成本降低40%。
• 技术实现：结合信息熵（Entropy）与不确定性采样（Uncertainty Sampling），动态评估样本标注优先级。
• 案例：在医疗影像标注中，优先标注模型预测置信度低的病灶区域，减少冗余标注。
• 技术实现：基于K-Means或DBSCAN算法，对未标注数据进行特征聚类。
• 价值：自动识别数据分布规律，优先标注高价值样本集（如异常样本、边界样本）。
• 无监督聚类筛选
• 主动学习策略
• 半监督标签传播
• 交互式修正模块
3. 跨模态特征融合
• 电商场景：标注商品图片时，自动关联商品标题、用户评价等文本信息。
• 自动驾驶：标注道路图像时，同步标注车辆传感器数据（如雷达点云）。
• 技术突破：将图像（CNN）、文本（BERT）、音频（Wav2Vec）等异构数据映射至统一向量空间，支持多模态联合检索与标注。
• 应用场景：

三、应用场景与价值

1. 计算机视觉领域
• 目标检测
  ：快速标注物体边界框，支持YOLO、Faster R-CNN等模型训练。
• 语义分割
  ：通过交互式修正，生成高精度像素级标注（如医疗影像分割）。
2. 自然语言处理领域
• 文本分类
  ：结合图像上下文（如新闻配图）优化文本标签准确性。
• 多模态检索
  ：支持"以图搜文"或"以文搜图"的跨模态检索任务标注。
3. 行业垂直场景
• 金融风控
  ：标注交易流水图表时，自动关联用户行为日志，提升反欺诈模型精度。
• 智能制造
  ：标注工业设备图像时，同步标注传感器数据，实现故障预测。

本项目针对海量多模态数据标注效率低、人工依赖强等问题，构建基于主动学习与标签重分配机制的交互式智能标注系统。

源代码

https://www.gitpp.com/yixian/image-caption-label