Detection of bird species related to transmission line faults based on lightweight convolutional neural networkAbstract输电线路高效防鸟害是电网运行维护面临的长期挑战。本文提出了一种将轻量级卷积神经网络(CNN)、图像处理和目标检测相结合的方法来检测与输电线路故障相关的典型鸟类。构
不久前给大家详细介绍了经典的目标检测算法yolov3，最近基于yolov3的改进版本poly-yolo来了， 模型参数量仅为yolov3的60%，但是map却 提升了40% ，还能应用于实例分割，一起来看看细节和其惊人的效果吧！
本文由品览高级算法研究员Cecilia，为大家解读YOLOv3改进版: Poly-YOLO的详解与应用。Cecilia品览 高级算法研究员•
导言
很多时候，您需要从PDF中提取数据并使用Python以不同的格式将其导出。不幸的是，没有很多Python软件包可以很好地完成提取部分。在这篇文章中，我们将介绍可用于提取文本的各种不同包。我们还将学习如何从PDF中提取一些图像。虽然在Python中没有针对这些任务的完整解决方案，但您应该能够使用此处的信息开始。一旦我们提取了我们想要的数据，我们还将研究如何获取数据并以
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2024-08-19 15:16:01
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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）。 Labelme 可实现的功能： （1）对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测，图像分割，等任务）。 （2）对图像进行进行 flag 形式的标注（可用于图像分类 和 清
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2024-04-23 12:05:41
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labelme生成mask颜色依次按照如下，默认256种颜色，具体请阅读代码。
原创
2024-10-24 13:58:31
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labelme工具不仅仅具有标注功能，而且可以将json文件转化为png的分割训练文件，如果您是一个类别则可以直接用labelme_json_todat
原创
2024-10-11 17:01:52
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pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com labelme
原创
2024-10-14 11:46:07
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list_files.py from labelme2coco2 import labelme2coco import os import glob # 获取文件名 file_names = os.listdir("./img2/") json_files = [] new_json_files =
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2020-05-08 17:38:00
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Labelme是一款经典的标注工具，支持目标检测、语义分割、实例分割等任务。今天针对分割任务的数据标注进行简单的介绍。开源项目地址：https://github.com/wkentaro/labelme 文章目录1 环境配置与安装1.1 创建conda虚拟环境(建议)1.2 安装Labelme2 简单使用2.1 创建label标签文件2.2 启动labelme2.3 打开文件/文件夹2.4 设置保
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2024-03-25 18:45:18
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# 深度学习 labelme 实现流程
## 1. 介绍
在深度学习中，labelme是一个常用的工具，用于标注图像中的目标物体。本文将介绍如何使用labelme进行深度学习任务的标注。
## 2. 实现步骤
下表展示了使用labelme进行深度学习标注的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装labelme |
| 2 | 准备图像数据 |
|
原创
2023-07-31 23:13:06
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一款学习标注软件（具体优势目前还在学习） 具体的安装网址见 https://github.com/wkentaro/labelme 里面有各种的系统的安装 命令使用labelme 进入上述目录 labelme images --labels label.txt --nodata --validate
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2021-04-29 13:45:00
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sudo apt-get install python-pyqt5sudo pip install labelme
原创
2023-05-18 17:15:54
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近日，上海登临科技有限公司（以下简称“登临科技”）签署了 CLA（Contributor License Agreement，贡献者许可协议），正式加入龙蜥社区（OpenAnolis）。作为国内通用 GPU 领先企业，登临科技坚持核心技术完全原生研发，其创新的GPU+（基于 GPGPU 的软件定义的片内异构计算架构）兼容 CUDA 在内的编程模型和软件生态的基础上，通过架构创新，完美解决了通用性和
类别 然后拖拽导入图片目录、json所在目录，类别TXT一般留空就行，选择好保存目录即可开始转换。转成后会有images和labels文
原创
2024-10-23 14:08:24
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数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：505标注数量(json文件个数)：505标注类别数：1标注类别名称:["hands"]数据集编号：mbd.pub/o/bread/Z5yamZ9t每个类别标注的框数：hands count = 641使用标注工具：labelme=5.5.0标注规则：对类别进行画多边形框poly
数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2519标注数量(json文件个数)：2519标注类别数：1标注类别名称:["Wound"]数据集编号：mbd.pub/o/bread/Z5ybk5xs每个类别标注的框数：Wound count = 3016使用标注工具：labelme=5.5.0标注规则：对类别进行画多边形框p
数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1843标注数量(json文件个数)：1843标注类别数：1标注类别名称:["sky"]每个类别标注的框数：sky count = 2267使用标注工具：labelme=5.5.0标注规则：对类别进行画多边形框polygon重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json
