目录前言普通标注下关键点标注下标注 YOLO格式的数据集标注关键点一个图中标注多个框和关键点最终代码 前言工具由opencv编写，可以直接生成YOLO所需要的标签（pose和常规标签）代码放到了文章末尾，以及百度云下载链接首先放一段实际操作的视频展示
yolov5数据集标注，yolo-pose数据集标注普通标注下按Q切换到下一张图像按T直接退出按Y删除当前图片和对应标签按R隐藏当前内容，
semantic-segmentation-editor点云标注工具的安装与使用1.软件的安装2.软件功能界面介绍2.1 软件操作介绍3.标注后数据介绍 该软件可标注2D图片（png，jpg等）与点云数据（pcd）。不说废话，直接上干货！！！ 1.软件的安装 (1)下载后随便你解压到那个文件夹下(软件github地址) (2)在终端中运行：curl https://install.
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2024-06-07 15:44:42
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概述数据分析行业主要的职业发展。业务：业务分析师、数据产品经理、产品总监技术：算法师、架构师、研发经理、研发总监美工：BI工程师人工智能，是数据分析的子集。人工智能主要包括语音识别自然语言处理图像处理专家系统语音识别语音转化为文字。技术已经相对成熟。自然语言处理对文本进行分析。主要有：基于词
中文分词关键词提取命名实体识别词性标注句子
指代消解依存句法段落。意图识别篇章。文本分类、聚类词-中文分词
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2024-09-10 20:06:15
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PANet位在于YOLOv4模型的neck，主要通过保留空间信息来增强实例分割过程。PANet的性质YOLOv4中选择PANet进行实例分割的原因是它能够准确地保存空间信息，有助于正确定位像素点，形成mask。使PANet如此准确的特性有：1. 从底到上的路径增强当图像经过神经网络的各个层时，特征的复杂度增加，同时图像的空间分辨率降低。因此，像素级mask无法通过高层次的特征准确的识别
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2024-10-16 18:18:04
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参考下面网址： 感谢up主：https://www.bilibili.com/video/BV1xT4y1j7A9?from=search&seid=2903997967250679674在看本文前强烈建议先看一下上面参考网址里面的视频 图像语义分割1 labelme软件安装1.1软件下载1.2数据准备2 标注图像2.1labelme图像标注2.2图像标注文件生成3 png波段修改3.1存
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2024-04-25 14:59:09
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写这一篇帖子实在是机缘巧合。导师让我手动标注一些图片，4000多张我寻思着我好歹也是学人工智能的，咋还能干这么不智能的事呢。然后就在CSDN上苦苦寻找了很多半自动标注的方法，说实话，都打不尽如人意，这里面我自己的原因占很大一部分，因为我小白也没用过label-me之类的。找了5,6个项目都不行，后来在一篇帖子深度学习图像-半自动和自动标注工具半自动标注工具里面看到了百度开发的飞浆EASYDL平台，
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2024-05-20 18:17:38
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语义分割动手实践 - labelme标注和标签生成最近接触到语义分割任务，借助deeplabv3+和BiSeNet v2对分割任务有了初步的了解，为自己记录下整个流程1、语义分割数据标注标注工具：由于语义/实例分割任务多是多边形(polygons)轮廓标注，在此选用labelme标注工具。labelme安装，有需要可以创建虚拟环境，有python和pyqt5即可：创建labelme虚拟环境cond
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2024-03-18 14:23:57
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原创
2021-09-07 11:39:35
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Part 1 视频学习1. 《语义分割中的自注意力机制和低秩重重建》语义分割：相对于图像分类的输出更密集，对于每个像素输出一个label。视频讲了下面五个部分：2. 《图像语义分割前沿进展》Part 2 论文泛读1. CVPR 2019 《Selective Kernel Networks》先学习一下SENet：文章内容：在标准的卷积神经网络(CNNs)中，每一层
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2024-05-21 18:24:07
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目前遇到的loss大致可以分为四大类：基于分布的损失函数（Distribution-based），基于区域的损失函数（Region-based,），基于边界的损失函数（Boundary-based）和基于复合的损失函数（Compounded）。 一、基于分布的损失函数1.1 cross entropy loss像素级别的交叉熵损失函数可以说是图像语义分割任务的最常用损失函数，这种损失会逐个检查每个
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2024-03-22 21:15:52
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简介：Semantic-Segmentation-Editor是由日立汽车工业实验室(Hitachi Automotive And Industry Lab)开源的基于Web的语义对象标注编辑器(Semantic Segmentation Editor)，该工具专门用于创建机器学习语义分割的训练数据，为自动驾驶研究开发的，但也可以用于标注其他类型的语义目标数据库。它不仅支持普通相机拍摄的2D图像(
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2024-07-30 16:49:45
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语义分割选择使用多边形框标注，相对于物体检测它多了一项计算mask掩膜的需求。 一个图片，可能会进行多项标注。每项标注里面都会在物体检测的格式基础上增加mask属性，mask解释为图像掩膜，里面存与图像宽高对应大小的二维数组。 此二维数组可理解为将图片每个像素分成行列，每行为一个子数组。图像上的每个像素点对应二维数组中一个元素。 使用多边形框对图像进行语义分割类型的标注。 若像素点位置落在标注框内
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2024-03-25 21:35:33
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语义分割标注方式和指标前言分割任务数据集标注方式标注工具评价指标定义计算方式混淆矩阵Global AccMean AccMean IoU总结参考 前言这是我看大佬讲语义分割前言记的笔记。如果对这块内容有需要，建议直接看他视频。这是他B站主页，https://space.bilibili.com/18161609分割任务语义分割：区分类别 实例分割：区分同一类别的不同个体 全景分割：在实例分割的基
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2023-10-27 19:42:09
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1，先用pixleAnnotationTool标注去https://github.com/abreheret/PixelAnnotationTool/releases下载该工具解压后打开：PixelAnnotationTool.exe 将下面的保存为1.json。这是我们的配置文件，定义了每个类别的label名称，显示颜色，id等。{
"labels": {
"B
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2024-03-27 10:20:16
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提示：本文针对语义分割任务打点标注工作太繁琐、边缘位置不精确等问题提出基于PS的快速语义分割标注方法，后续会推出语义分割系列数据集构建与转换方法。 文章目录前言什么是语义分割？常见分割标注方法有哪些？二、PS实现快速语义分割标注1.使用环境2.使用方法总结 前言什么是语义分割？语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的
语义分割中的评价指标问题1.二分类与多分类TP,TN,FP,FN2.多分类混淆矩阵介绍与代码2.1通过sklean库实现2.2 通过numpy实现3.F1-score介绍与代码3.1通过sklean库实现F1-score3.2 numpy来实现F1-score4.多分类的MIoU和IoU介绍与代码代码实现： 语义分割归根结底就是像素级别的二分类/多分类问题。在测试评价的时候用到各种评价指标，网上
目录一、精灵标注助手下载二、精灵标注助手使用2.1 新建项目2.2 矩形框标注2.3 手动保存标注2.4 导出标注2.4.1 导出格式选择三、总结 一、精灵标注助手下载精灵标注助手是制作数据集中比较容易上手的一款软件。 官网下载链接地址为：精灵标注助手下载好后的样子如下，点击安装即可：二、精灵标注助手使用在精灵标注助手中实际操作的过程如下：2.1 新建项目新建项目方法见下：下面选择图片路径和输入
01定义先来看看语义角色标注在维基百科上的定义：Semantic role labeling, sometimes also called shallow semantic parsing, is a process in natural language processing that assigns labels to words or phrases in a sentence that i
关于 Label melabelme是一款标注软件，我用来创建自己的语义分割的数据集。我使用的是windows环境。 源码：https://github.com/wkentaro/labelmeLabelme安装方法1 直接使用包之前搜索到的大部分教程都是通过anaconda安装的。但实际上现在labelme已经支持直接通过exe文件直接使用。下载，打开即是labelme的图形界面。方法2 通过a
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2024-07-07 13:56:54
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管它用什么模型，有数据才是牛逼。一、用labelme标注灌缝区域二、json文件是这样的json文件中包含的信息包括labelme的版本、label的名称、节点坐标、label的ID、label的形状、图像路径、行列等。{
"version": "4.5.2",
"flags": {},
"shapes": [
{
"label": "gf",
"poi
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2024-09-13 18:56:34
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