（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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文章目录一、Labelme标注工具安装二、json文件批量执行转化代码1、**问题一：****问题二：**代码2、代码3、 一、Labelme标注工具安装https://github.com/wkentaro/labelme 安装过程按照github教程就好，上面说的很详细，没遇到啥问题。二、json文件批量执行转化大家用到最多的就是 json文件的转化了，但是labelme自带转化工具，只能支
1.LabelImg安装1.1 LabelImg介绍LabelImg是目标检测数据标注工具，可以标注标注两种格式：VOC标签格式，标注的标签存储在xml文件YOLO标签格式，标注的标签存储在txt文件中1.2 LabelImg安装1.2.1 使用pip工具（推荐）使用pip安装LabelImg安装时最简单的方式，首推，安装完之后会自动把LabelImg添加到环境变量中，这样你就可以在命令行中输入：
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2024-10-16 20:33:51
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基于pyqt5智能辅助标注系统前言一、本文介绍二、PYQT5介绍三、使用步骤1.引入库2.使用2.界面展示参考文献 星光不问赶路人，时光不负有心人！前言这里时基于pyqt5写的一个智能辅助视频标注系统，在步入AI时代的大环境中，CV技术目前很成熟，并且很多项目都可以落地使用，用于工业化中，之前写过关于图像分类的介绍，兴趣的朋友可以去首页看。一、本文介绍本文代码：https://github.com
本文的代码可实现批量转换指定文件夹中的所有文件，抽取对应的图片至文件夹，标注图片转单通道以及实现分割区域在原图上的显示。 文章内容参考labelme批量制作数据集教程，写这个博客我主要是想自己加深一下印象，另外梳理一下代码，记录一下我自己遇到的问题，前面关于labelme的安装和使用我简单复述一下链接里的内容，大家有兴趣可以去看链接的博客，写的很详细，很好！一、labelme的安装（windows
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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最近需要用到solvePnP算法[1]通过人脸关键点求解人脸姿态，涉及到的数据集中关键点标注数量不统一，但网上使用solvePnP算法时人脸模型比较好找到的是68个关键点，因此需要找到模型的68个关键点中与其他几种数量关键点的对应关系。目录98关键点标注序号68关键点标注序号35关键点标注序号29关键点标注序号21关键点标注序号5/6关键点标注序号68关键点与29关键点序号对应关系98关键点标注序
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2024-09-11 15:56:54
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乾明在训练机器学习模型时，找到合适的数据集一直是个棘手的问题。近日，亚马逊AWS高级技术顾问Will Badr介绍了8种寻找机器学习数据集的方法。通过这些方法，不仅能够找到大量的实验数据集及相关的描述和使用示例。在某些情况下，还会有用于训练数据集的算法代码。以下，就是他介绍的8种方法：1、Kaggle数据集Kaggle的数据集中，包含了用于各种任务，不同规模的真实数据集，而且有许多不同的格式。此外
BiSeNet训练labelme标注的语义分割数据集1.BiSeNet安装1.1系统1.2依赖包2.数据集制作2.1 labelme2.2 json文件转换3.BiSeNet训练3.1数据准备3.2修改代码3.3训练3.3.1单GPU3.3.2多GPU参考 1.BiSeNet安装点击BiSeNet下载BiSeNet代码。1.1系统作者系统配置： ubuntu 18.04 nvidia Tesla
下载首先从网站上下载VOC2007数据集下载链接文件结构概述下载后的数据文件主要包含以下内容： 由于我们是将数据用于检测，因此，我们只关注Annotation，ImageSets和JPEGImages三个文件夹。下面我们逐个分析每一个文件夹下面的内容：JPEGImages这个文件夹主要放置数据的原始图片，图片的文件名用00001.jpg进行命名。Annotations这个文件夹放置的是对每一张图片
一、简介如果采集的数据有很多图片、音频视频链接，虽然Nvivo可以进行多媒体分析，但是需要事先下载好的多媒体文件导入到Nvivo才能进行。多媒体数据处理属于很hitech的部分，很难，大邓也不会(⊙o⊙)…所以对于小白或者文科生而言还是没法用python自动化快速实现多媒体数据的标注，但是却可以让我们的标注过程更高效。今天介绍的label-studio库可以在没下载相关多媒体情况下，仅仅依靠图片、
暑期没有事情干，寻思学学数据挖掘，本篇博客也是我初学MATLAB情况下写的（代码可直接放在一个文件里）。 一方面我想加深自己的理解，另一方面希望可以给使用MATLAB并学习决策树而感到无法下手的读者一个参考，了解到我每一个环节的处理，顺便说一下,我对数据集采用了10次10折交叉验证；当然，我对代码的理解远没有到那种如臂指使，心之所向、代码即往的境界，没有什么妙手，因此读者请放心并耐心查看（这些代码
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2024-07-18 21:11:07
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(本文使用python接入，请事先安装python。)今天和大家分享如何快速调用百度AI开放平台中的文字识别功能。一、注册账号开通服务登录百度AI平开放平台进行注册，如果已经有百度账号的，可以使用百度账号登录。 登录完成后，进入管理控制台,从左边菜单中依次选择【产品服务】-【人工智能】-【文字识别】 选择【产品服务】-【人工智能】-【文字识别】 打开了文字识别概览页面，我们看
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2024-03-18 08:14:46
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前言记录Labelme的使用方法，方便快速上手使用。labelme简介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python版本labelme官方文档分类标注：Classification 目标检测标注：Object Detection 语义分割标注：Semantic Segmentation 实例分割标注：Instance Segmentation
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2024-03-15 12:33:19
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条码软件(Label mx)按数量字段批量打印标签不少客户在打印标签的时候有这样的需求，不同的产品标签需要打印的数量不同，拿服装吊牌来说，连衣裙吊牌尺寸一般是S、M、L，如果S码需要5个，M码需要12个，L码需要9个，这些信息都在同一个数据库里且每款只有一条记录，只是标明了各自打印的数量， 使用 Label mx 轻松实现上述三个尺寸的标签的不同数量的批量打印，具体步骤如下： 一、打开
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2024-10-29 06:50:00
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在绘制CAD图纸的过程中，为了提高绘图速度经常会用到各种CAD标注快捷键。对于CAD制图初学入门来说，掌握CAD标注快捷键也是一项基本功能，今天的CAD教程，小编要给大家介绍的就是浩辰CAD给排水软件中关于CAD坐标标注的内容，一起来看看吧！CAD坐标标注的使用技巧：CAD标注快捷键在绘图过程中经常会用到，浩辰CAD给排水软件中坐标标注命令主要用于在总平面图上标注测量坐标或者施工坐标，取值根据世界
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2024-05-21 17:08:45
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多标签图像分类（Multi-label Image Classification）任务中图片的标签不止一个，因此评价不能用普通单标签图像分类的标准，即mean accuracy，该任务采用的是和信息检索中类似的方法—mAP（mean Average Precision）。mAP虽然字面意思和mean accuracy看起来差不多，但是计算方法要繁琐得多，以下是mAP的计算方
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2024-08-13 10:09:36
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BMP取自位图BitMaP的缩写，也称为DIB（与设备无关的位图）是微软视窗图形子系统（Graphics Device Interface）内部使用的一种位图图形格式，它是微软视窗平台上的一个简单的图形文件格式。图像通常保存的颜色深度有2（1位）、16（4位）、256（8位）、65536（16位）和1670万（24位）种颜色（其中位是表示每点所用的数据位）。8位图像可以是索引彩色图像外，也可以是灰
上期讲解了语义分割模型的基本架构和常用数据集，这期就讲解一下语义分割数据集的制作，追下去吧~ 图像分割系列 <-> 语义分割mp.weixin.qq.com 制作总体步骤：1.使用lableme对图片数据进行标注，生成对应图片的x.json文件。2.执行lableme下的内置函数labelme_json_to_dataset，依次手动生成图片对应的x_json文件（或
lableme批量转换工具可以很轻松实现将labelme标注的json文件转化为5个文件，即img.png、label.png、info.yaml、labels_name
原创
2024-10-24 09:12:34
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