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
前言 使用labelme，想要改变之前标注
原创
2022-08-13 02:06:01
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（0）摘要# 课程链接Labelme使用教程_哔哩哔哩_bilibili# 课程内容（1）Labelme 安装（2）Labelme 标注流程（3）Label 生成标注图像（图片预处理，暂略）（4）Label 命名规则（实际上就是同物不同视角，过于简单略）# 跟过去说声拜拜，拉着未来把酒言欢~（1）Labelme 安装# （1）windows 下安装 labelme &nb
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2024-05-23 08:26:25
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安装流程：
项目地址：://github./wkentaro/labelme
1.新建环境：
conda create –name=labelme python=3.7（选择自己的python版本）
2.安装labelme：
pip install labelme
3.安装pyqt
pip install pyqt5
然后命令行输入labelme，如果能运行，就代表安
原创
2023-12-15 19:11:26
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对于设计师来说，标注和切图是工作中非常重要的一部分。最早的标注切图都是由设计师手动进行，不仅浪费时间精力，还极容易遗漏出错。随着设计流程不断被简化，越来越多的标注切图工具应运而生。摹客作为新一代的产品协作设计平台，快速简单的智能标注和自动切图功能，完美地解决了产品开发流程中标注和切图的难题，更是凭借多种“独门绝技”，成为许多设计师日常工作中必不可少的工具之一。今天，就跟随小摹的脚步一起来看看，摹客
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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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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简介 labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具，可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务，支持VOC格式和COCO
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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LabelMe 可用于实例分割，语义分割，目标检测，分类任务的数据集标注工作。在线标注版本：http://labelme2.csail.mit.edu/Release3.0/index.php?message=1 python 版本：https://github.com/wkentaro/labelme官方文档：分类标注：Classification 目标检测标注：Object Detection
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2023-11-16 14:15:45
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前言 1. Labelme的安装 1.1 windows； 1.2 ubuntu; conda create -n labelme python=3.8 conda activate labelme pip install labelme conda remove -n labelme --all
原创
2022-07-12 10:21:01
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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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文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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使用 Docker 运行 LabelMe 服务器（可选）
在这一篇博文中，我们将会讨论如何使用 Docker 来运行 LabelMe 服务器的相关内容，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦等方面。希望这些实践经验能够帮助到正在进行相似项目的开发者。
### 环境配置
首先，确保我们的开发环境已经配置妥当。以下是必要的依赖项和其对应版本的表格。
| 依赖项
源码地址：https://github.com/wkentaro/labelme1 labelme的安装工作环境：ubuntu16 + anconda 安装命令：安装不同的工程python相关库，建议创建不同的虚拟环境，然后进行安装（当然直接安装在base环境下，也可正常运行）。选择使用清华镜像源，安装速度会加快。•
conda create -n labelme python=3.6so
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2024-03-09 21:19:32
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前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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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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文章目录0. 版权声明1. 制作工具Labelme2. Labelme的使用3. 标签文件内容0. 版权声明本博客参考Bubbliiiing博主博文，仅供学习交流，如有侵权，请联系删除！1. 制作工具Labelme这里要用到Labelme工具。在cmd终端运行pip install labelme即可安装！安装完成后直接使用：运行结果如下：2. Labelme的使用点击画面上的open就可以打开图片。点击create polygons就可以开始描点了。比如我们对猫描点。
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2022-01-07 17:23:14
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文章目录0. 版权声明1. 制作工具Labelme2. Labelme的使用3. 标签文件内容0. 版权声明本博客参考Bubbliiiing博主博文，仅供学习交流，如有侵权，请联系删除！1. 制作工具Labelme这里要用到Labelme工具。在cmd终端运行pip install labelme即可安装！安装完成后直接使用：运行结果如下：2. Labelme的使用点击画面上的open就可以打开图片。点击create polygons就可以开始描点了。比如我们对猫描点。
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2021-06-18 14:17:43
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https://github.com/matterport/Mask_RCNN 这个是一个基于Keras写的maskrcnn的源码，作者写的非常nice。没有多余的问文件，源码都放在mrcnn中，readme里面有详细的介绍，为了了解maskrcnn的运行流程，最好的办法就是将代码边运行边调试。从samples下面的coco文件开始运行：前面首先会加载一些配置文件的数据，暂时用不到没必要去具体看这
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2024-04-15 14:51:24
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