기능

streamlit에서 간단히 이미지 classification labeling

화면

키보드 버튼 누르면 알아서 annotation 만들고 저장함

장점

1. 키보드 지원

class a,b,c,d,e,f,g를 1,2,3,4,5,6,7 숫자로 매핑하여

예를 들어 숫자 5를 누르면,

자동으로 아래 annotation이 생성되어,

{ 
    filename: <current image filename>,
    label: "e" # 숫자 5에 해당
}

artifact/ 폴더에 저장되며, 다음 이미지로 넘어감

2. 코드가 100줄 이내로 간단함

감사

streamlit-shortcuts 라이브러리 덕분에,

아래 매핑만 지정해놓으면

shortcut2label = {'1': 'Convertible',
 '2': 'Coupe',
 '3': 'Hatchback',
 '4': 'Minivan',
 '5': 'Pickup',
 '6': 'SUV',
 '7': 'Sedan',
 '8': 'Sportscar',
 '9': 'Truck',
 '10': 'Wagon'}

add_keyboard_shortcuts(shortcut2label)

if st.button("1"):
    # code here
    ...

키보를 1을 누르면 위 btn이 눌러진 것으로 실행됨 

설치

pip install streamlit-shortcuts
pip install datasets cffi

예시 이미지는 50장이 포함되어 있기때문에, 아래는 생략해도 됨

pip install datasets cffi

실행

streamlit run app.py

Attribution

This project uses a subset of the Stanford Cars Dataset with BLIP captions from Hugging Face. The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/roskyluo/stanford_cars_blip and is licensed under the Apache 2.0 License.