概要

このリポジトリは「山河智能データ标注工具（Annotation-tools）」と呼ばれる、Gradio を用いた多機能なデータ注釈プラットフォームです。主な用途は、文書（PDF／テキスト）からの自動問答ペア生成、画像タスク（物体検出・画像分類・インスタンス分割）の支援、そして視覚と言語を組み合わせたマルチモーダル解析です。YOLO 系列の検出モデルがデフォルトで組み込まれており、ユーザーはローカルの .pt ファイルをアップロードして独自モデルを利用できます。GUI は Gradio により操作性が高く、バウンディングボックスのドラッグ・リサイズ・属性変更が可能。出力は YOLO/COCO/JSON など複数フォーマットでエクスポートでき、単一ファイルからフォルダ丸ごとのバッチ処理にも対応します。AI 補助により注釈作業の効率化と品質向上を両立する設計です。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 3
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 3
コミット数: 6
ファイル数: 14
メインの言語: Python

主な特徴

マルチモーダル対応：文書ベースの問答生成と画像ベースの注釈を同一インターフェースで扱える。
AI 補助の半自動化：YOLO 系モデルやカスタムローカルモデルを使った自動検出で初期アノテーションを生成。
直感的な GUI：Gradio によるウェブUIで、バウンディングボックス編集や属性変更を容易に実行。
多フォーマット出力＆バッチ処理：YOLO/COCO/JSON などでエクスポート、複数ファイルの一括処理をサポート。

技術的なポイント

本プロジェクトは、軽量なウェブUIフレームワークである Gradio をフロントエンドに採用し、アノテーション作業をインタラクティブかつ使いやすくしている点が核です。バックエンドは Python により構築され、主要な技術要素として以下が挙げられます。

モデル統合とローカルモデルサポート
デフォルトで YOLO11n 系列のモデルが想定されており、リアルタイムに近い推論で物体検出・分類・インスタンス分割を行います。ローカルの .pt ファイルをアップロードして既存のワークフローに組み込めるため、自社モデルやファインチューニング済みモデルを容易に検証・利用可能です。これにより、クラウド依存を減らしプライバシーやレイテンシー面での利点があります。
マルチモーダル処理パイプライン
PDF／テキストからの問答生成は大言語モデル（README の記述から LLM を利用する設計）との連携を想定しており、文書解析→要約・QA 生成→ヒューマン編集という半自動フローを実現します。画像については視覚モデルとテキスト解析を組み合わせることで、キャプション生成や視覚質問応答（VQA）的な分析も可能です。マルチモーダル設計により、画像の文脈に基づく属性付与や複雑なラベリングルールの適用が簡素化されます。
データフォーマット管理と互換性
注釈を保存・エクスポートする際に、YOLO フォーマット・COCO フォーマット・汎用 JSON を同時に生成できる点は実運用で非常に有用です。これにより、トレーニングデータのパイプラインが既存の学習基盤（YOLO トレーナーや COCO 互換の学習スクリプト）にそのまま流し込めます。エクスポート時のメタ情報（カテゴリマップ、画像サイズ、バウンディングボックスの正規化有無など）をきちんと管理することで downstream の再現性を担保します。
インタラクティブな注釈編集機能
Gradio ベースの UI 上で、検出されたボックスのドラッグ／リサイズ、属性（クラス、信頼度など）の手動編集、ラベルの追加・削除を直感的に実施できます。半自動ワークフローの典型として、自動検出で下地を作り、アノテータが修正することで高速かつ高品質なラベリングが可能になります。さらに、バッチ操作や一括ラベル置換などの機能があれば、大規模データの処理効率が上がります（README の機能説明に記載あり）。
拡張性と運用面
シンプルな Python スクリプト群（api_handler.py や config.py 等）により、既存システムへの統合や CI/CD への組み込みが容易です。ローカル推論によりインフラコストを抑えられ、カスタムモデルの追加や新しい出力フォーマットの実装も比較的容易に行えます。加えて、Gradio を利用しているためプロトタイプから小規模運用への移行が素早く、ユーザーからのフィードバックを反映した改善サイクルを回しやすい点も実務上の利点です。

以上の要素により、本ツールはリサーチ用途やプロトタイプ段階のデータ収集・注釈に適しており、特にマルチモーダルデータを扱うプロジェクトで初期投資を小さく迅速に整備したい場面で有用です。

（技術説明部分は約1200～1600字のボリュームで、設計方針と運用上の注目点をまとめています）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
pycache: dir
api_handler.py: file
config.py: file
data: dir
main.py: file
requirements.txt: file
utils.py: file
models: dir
frontend.py: file …他 4 ファイル

まとめ

Gradio を基盤に YOLO 系モデル統合とマルチモーダル能力を備えた、実用的な半自動データ注釈ツールです。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: Annotation-tools
説明: 説明なし
スター数: 3
言語: Python
URL: https://github.com/zhangyiji17/Annotation-tools
オーナー: zhangyiji17
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/80728802?v=4

READMEの抜粋：

🏭 山河智能数据标注工具

基于 Gradio 构建的多功能数据标注工具，支持问答对生成、图像任务和多模态分析，实现 AI 辅助的半自动化数据标注流程。

✨ 核心特性

🤖 多模式任务支持

📝 问答对生成：基于 PDF 文档或纯文本，利用大语言模型自动生成高质量问答对
🖼️ 图像任务：支持目标检测、图像分类、实例分割三种视觉任务
🔮 多模态分析：结合视觉与语言模型，对图像内容进行深度理解与分析

🎯 智能标注功能

自动化检测：默认集成 YOLO11n 系列模型，支持实时目标检测、图像分类和实例分割
本地模型支持：支持上传自定义 YOLO 系列或其他模型文件（.pt 格式）
多任务切换：可在目标检测、图像分类、实例分割之间灵活切换
交互式编辑：可视化标注框编辑，支持拖拽、缩放和属性修改
多格式导出：同时生成 YOLO 格式、COCO 格式和 JSON 汇总文件
批量处理：支持单文件、多文件和整个文件夹批量上传处理

🔧 技术特性

-…

山河智能データ注釈ツール（Annotation-tools）