快速上手Make Sense：在线标注数据集的强大工具

随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，数据集标注成为了一项重要的任务。Make Sense正是一个为图像数据集提供标注功能的在线工具。其易用性和强大的功能使得它在众多标注工具中脱颖而出。本文将为你详细介绍如何使用Make Sense进行数据集标注。
一、平台简介
Make Sense是一个被YOLOv5官方推荐使用的图像标注工具。相比于其他工具，Make Sense的上手难度非常低，仅需数分钟，用户便能熟练掌握工作台中的功能选项，快速地进入工作状态。此外，由于Make Sense是一款web应用，各个操作系统的用户可打破次元壁实现工作协同。
二、快速上手

1. 进入Make Sense站点主页，点击右下角的“Get Started”进入任务。
2. 拖入或上传需要标注的图像数据集。请注意，此处不支持文件夹套娃，请将所有需要标注的图像放在同一文件夹下，并做重命名处理；或者也可以多次上传位于不同文件夹下的图像。
3. 点击界面中间的“Drop images”，找到存放图像的文件夹。Make Sense会从txt文件中读取出你事先命名的标签，然后再点击右下的“Create labels list”。为了防止遇到小bug，可以先点一下“Start project”，再点击“Create labels list”。
4. 点击左上的“Actions”可以看见Make Sense提供的一些功能，包括修改标签列表（Edit Labels）、导入图片（Import Images）、导入标注（Import Annotations）、导出标注（Export Annotations）和使用Make Sense提供的AI辅助标注（Load AI Model）。
   三、注意事项
5. 标注任务开始时也可以再补充缓存需要标注的图像，但没有可靠的方式“删除”已缓存的图像。
6. 在使用Make Sense进行数据集标注时，务必注意数据的保密性和安全性。如果标注的数据涉及敏感信息，请确保在上传之前进行适当的脱敏处理。
   总的来说，Make Sense是一款非常实用的在线标注工具，适合处理各种图像数据集。其易用性和强大的功能使得它在众多标注工具中脱颖而出。通过本文的介绍，相信你已经对如何使用Make Sense进行数据集标注有了基本的了解。如果你在操作过程中遇到任何问题，可以参考Make Sense的官方文档或寻求社区的帮助。希望你在使用Make Sense的过程中能够顺利完成数据集的标注任务。