1. Labelme 是什么？Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。 实例分割样例（VOC） 其它样例（场景分割，目标检测，分类）  
图像标注是指为图片添加文字描述或标签，以帮助人们更好地理解、识别和分类图像。这些标注可以包括物体、场景、情感、活动等多种内容，常用于计算机视觉、图像识别、自然语言处理等领域。图像标注可以应用于许多领域，比如图像检索、机器翻译、自动驾驶、智能监控等。当涉及到图像标注时，常用的分类可以包括以下几类：物体标注：指在图像中标注出物体的位置和类别。例如，在一张街景照片中，可以用矩形框出汽车、交通灯、行人等物
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2023-08-04 15:38:07
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Curve-GCN是一种高效交互式图像标注方法，其性能优于Polygon-RNN++。在自动模式下运行时间为29.3ms，在交互模式下运行时间为2.6ms，比Polygon-RNN ++分别快10倍和100倍。数据标注是人工智能产业的基础，在机器的世界里，图像与语音、视频等一样，是数据的一个种类。对象实例分割是在图像中概括给定类的所有对象的问题，这一任务在过去几年受到了越来越多的关注，
介绍EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。涵盖了高精度和轻量级等不同方向的高质量交互式分割模型，方便开发者快速实现语义及实例标签的标注，降低标注成本。 另外，将EISeg获取到的标注应用到PaddleSeg提供的其他分割模型进行训练，便可得到定制化场景的高精度模型，打通分割任务从数据标注到模型训练及预测的
# 深度学习图像标注工具实现流程
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现深度学习图像标注工具的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建深度学习模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 进行图像标注 |
## 具体步骤
### 步骤1：准备数据集
首先，你需要准备一个图像数据集和对应的标注数据。可以使用常见的
经过数据标注的学习，大致总结下标注过程中的注意事项，大家在看的过程中，有什么好的建议，可以提出来；十分欢迎大家的批评和指正。谢谢大家的支持。1 准备工具1.1 windows版打开就能用labelme.exe和Praat.exe1.2 MAC版安装命令brew install pyqt # maybe pyqt5 pip install labelme 或者 brew install wkenta
本文简单介绍一种实现以下效果，在原图上绘制彩色标注框的方法。效果刚接触halcon时候，一直在找一种可以把缺陷区域用彩色方框框选出来的方法，但是没有找到相关的方法，在自己学习几天halcon之后产生了一个简单的想法，可以作为初步的实现方式使用，后续如果有更好的方法再改进。实现方法假设我们找出的缺陷区域为FaultRegion，那么，主要以下6步。找出FaultRegion的最小外接矩形（如果需要绘
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2023-10-19 12:32:33
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图像数据标注概述在深度学习领域，训练数据对训练结果有种至关重要的影响，在计算机视觉领域，除了公开的数据集之外，对很多应用场景都需要专门的数据集做迁移学习或者端到端的训练，这种情况需要大量的训练数据，取得这些数据方法有如下几种人工数据标注自动数据标注外包数据标注人工数据标注的好处是标注结果比较可靠，自动数据标注一般都需要二次复核，避免程序错误，外包数据标注很多时候会面临数据泄密与流失风险。人工数据标
深度学习严重依赖于海量的数据，因此很多时候我们都是在别人训练好的model上进行迁移学习然后在自己的数据集上精细调节，不同的行业任务不同，因此很多时候常见开源数据集如VOC,ImageNet,COCO,OpenImage等数据是不能用的，要进行训练学习，就得制作自己的数据集。 刚开始可能很多人
数据集的标注是做训练的重要一环，本次数据集标注以口罩检测为例，介绍使用labelimg的数据标注，并且使用YOLOX进行训练。我们从百度网上搜了一些图片，我们就拿这些图片进行标注并训练，标注对象主要有两个"persion"和"mask"，就是普通行人和戴口罩的人两类。首先给大家使用数据集标注软件labelimg。一：labelimg的安装labelimg的安装首先我们进入到我们在上一节创建的pyt
《数据标注工程》第四章学习笔记及作业：数据标注质量检验第四章：数据标注质量检验一、数据质量影响算法效果数据质量对算法的影响机器学习是一种从数据中自动获得规律，并利用规律对未知数据进行处理的过程。数据标注是让机器学习从数据中更准确有效的获取规律。数据标注质量80%，机器学习的训练效果只有30%~40%。数据标注质量达到98%的时候，机器学习的训练效果为80%，且后续提升就没有之前那么明显了。数据标注
你知道吗？数据标注通常采用一组未标记的数据，每个未标记的数据都嵌入在一个信息丰富且有意义的标签中。事实上，数据标记也是一种用一个或多个标签标记一组样本数据的技术。 有几种方法可以为机器学习标记数据:图像注释 其有助于使图像通过计算机视觉变得可读。带注释的图像对于其他全自动算法结果的性能计算非
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2023-10-19 09:46:19
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# 深度学习标注：Labelme标注图形
深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，实现对数据的自动分析和处理。而标注是深度学习中不可或缺的一环，它为训练模型提供了必要的数据。本文将介绍如何使用Labelme工具进行图形标注，并通过代码示例展示标注过程。
## Labelme简介
Labelme是一个基于Python的图形标注工具，它可以帮助用户在图像中标注出感兴
数据标注一、数据标注思路 最理想的情况就是有足够的数据与足够的标注(label)，而你如果想要改善数据的标注(label)：当你已经有一部分标注，可以使用半监督学习如果你的标志不够多，但你有钱，可以花钱去众包，找人来标注如果你的标注不够，但你又没钱，你需要弱监督学习实在不行用无监督学习方法二、半监督学习 Semi-Supervised Learning(SSL) 1.目标对象 半监督学习适用于标注
你离高效率，只差一个工具！
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2021-07-27 15:04:24
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适用...
原创
2023-03-21 08:47:07
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# 实现“图像标注 深度学习工具推荐好用”的指南
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程：
```mermaid
journey
title 实现“图像标注 深度学习工具推荐好用”的流程
section 开始
开发者准备数据集
section 数据准备
开发者下载并准备数据集
section 模型训练
作者：Tobias Schaffrath Rosario编译：ronghuaiyang导读数据的关键性在深度学习中至关重要，而标注又非常的贵，如果能够做到自动标注，那就太好了。这篇文章是对基于图像的深度学习的最常见方法、基本标注方法、标注类型和该任务的自动化级别的一个高级探索。这篇文章可以作为人们基于图像构建人工智能的一个有用的指南。为了便于理解，我们简化了下面的一些概念。标注的介绍基于图像的AI
# 深度学习标注工具的探索与应用
在深度学习的快速发展过程中，数据标注作为模型训练的重要一步，逐渐受到广泛关注。高质量的数据标注不仅有助于提高模型的性能，还能有效缩短模型的训练时间。本文将介绍深度学习标注工具的基本概念、应用实例以及相关的代码示例，帮助读者更好地理解这一领域。
## 深度学习标注工具的概念
深度学习标注工具是用于对数据进行标注的应用程序或平台，将未标注的数据转换为可供深度学习
# Halcon 深度学习标注：基础与实例
随着人工智能和深度学习技术的迅猛发展，深度学习在计算机视觉领域的应用愈发广泛。而 Halcon 作为一款强大的机器视觉开发工具之一，其深度学习标注能力为我们在图像分析中的高效处理提供了极大的便利。本篇文章将简单介绍 Halcon 深度学习标注的基本概念，并通过具体代码示例帮助读者更好地理解这一工具的使用。
## 深度学习与图像标注
深度学习是一种基
