PLabel 5步安装指南：快速搭建半自动图像标注系统

PLabel 5步安装指南：快速搭建半自动图像标注系统

【免费下载链接】PLabel半自动标注系统是基于BS架构，由鹏城实验室自主研发，集成视频抽帧，目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以对自动算法的结果进行人工标注，最终得到标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗（包括dicom文件及病理图像）相关的数据进行人工标注，标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。 半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。 半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PLabel

PLabel 是由鹏城实验室自主研发的半自动标注系统，基于 BS 架构设计，集成了视频抽帧、目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等先进算法，能够实现对图像和视频的智能标注，大幅提升数据标注效率。

环境准备：安装必备软件组件

在开始安装 PLabel 之前，请确保您的系统满足以下基础要求：

• Python 3.x 环境：PLabel 依赖 Python 运行环境，建议使用 Python 3.7 及以上版本
• Java 运行环境：系统需要 Java 8 或更高版本支持
• 稳定的网络连接，用于下载依赖包和模型文件

获取源码：克隆项目到本地目录

打开终端或命令行工具，执行以下命令获取项目源码：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PLabel.git

克隆完成后，进入项目目录：

cd PLabel

依赖安装：配置项目运行环境

PLabel 系统依赖多个组件，需要分别进行配置：

后端 Java 环境配置

项目已包含完整的 JDK 环境，位于jar/linux-jdk/jdk1.8.0_161/目录。如需使用系统自带 JDK，请确保 JAVA_HOME 环境变量正确设置。

前端资源准备

系统前端资源位于web/labeling/目录，包含了完整的 CSS、JavaScript 和图片资源。

数据库初始化

系统使用 SQLite 数据库，数据库初始化文件位于db/labelsystem_2.sql，首次运行时会自动创建所需数据表。

系统启动：运行标注服务平台

完成环境配置后，可以通过以下方式启动系统：

1. 启动后端服务：

   java -jar jar/labelSystem-0.0.1-SNAPSHOT.jar

2. 访问前端界面： 打开浏览器，访问http://localhost:8080即可进入标注系统。

功能体验：探索标注系统核心能力

PLabel 提供了丰富的标注功能，包括：

图像标注功能

支持边界框、多边形、关键点等多种标注方式，适用于目标检测、实例分割等任务。

视频标注支持

通过视频抽帧技术，能够对视频序列进行连续标注，特别适合行为识别和视频分析场景。

医疗影像处理

专门针对 DICOM 文件和病理图像提供了专业的标注工具。

常见问题解决：安装过程中的疑难解答

端口冲突处理

如果 8080 端口已被占用，可以在jar/application-runtime.properties文件中修改服务端口。

依赖缺失解决

如果运行过程中提示缺少依赖，请检查java/pom.xml文件中的依赖配置。

数据库连接问题

确保数据库文件具有读写权限，检查db/目录的权限设置。

进阶配置：优化系统性能体验

对于大规模标注任务，建议进行以下优化配置：

• 内存调整：根据标注数据量调整 JVM 内存参数
• 并发设置：在配置文件中调整并发处理参数
• 存储优化：配置合适的临时文件存储路径

PLabel 系统通过智能算法与人工标注的有机结合，在保证标注质量的同时显著提升了标注效率。无论是计算机视觉研究还是工业应用，都能为您提供专业可靠的数据标注解决方案。

【免费下载链接】PLabel半自动标注系统是基于BS架构，由鹏城实验室自主研发，集成视频抽帧，目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以对自动算法的结果进行人工标注，最终得到标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗（包括dicom文件及病理图像）相关的数据进行人工标注，标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。 半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。 半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PLabel