一. 标注工具1.Labelme（官网链接） windows环境： 首先安装Anaconda，Python3+版本。 安装成功后，打开Anaconda Prompt，然后依次输入以下命令。# python3
conda create --name=labelme python=3.6 #创建虚拟环境
conda activate labelme #激活虚拟环境
pip install pyqt5
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2023-09-14 16:28:56
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经常在开发代码块的过程中都需要写大量的注释来完成对代码块的说明。作为一名程序猿可能经常在抱怨别人开发的代码块没有注释或是注释不清楚，但我们自己又不想把大量的时间花费在代码块注释的编写上面。今天要说的这款插件是Mintlify Doc Writer，不仅支持Python，同时还支持了多种其他语言的文档注释的自动生成。比如，Java、JavaScript等等编程语言都可以通过AI自动生成代码块注释。由
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2024-08-15 15:56:58
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python实现labelme样本自动标注前言说明正文一、 json文件简介及相关API：二、 特征区域检测及相应API三、 计算偏移量以及标注框的新的点集四、 json文件数据其他修改 前言公司前段时间做一个项目，需要用到语义分割，样本很多，但是都没有标注，也没有让标注公司弄，只好自己标注，平均两分半一张，一天标200多张人都要疯了，而且项目进度也比较着急。所以自己实现了一个基于labelme
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2023-09-04 14:12:30
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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
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2024-08-20 17:42:11
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标注工具大全精灵标注助手功能强大的标注工具。 视觉、音频、自然语义。 初学者首选：强烈推荐！labelmegithub地址: link 支持对象检测、图像语义分割数据标注，实现语言为Python与QT。 支持矩形、圆形、线段、点标注 支持视频标注 支持导出VOC与COCO格式数据实例分割 强烈推荐，实例分割都可以用它标注！通过 labelme_json_to_dataset.py 文件,生成图像分
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2024-05-24 11:45:33
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本文带你从数据、算力和模型的「暗自较量」中，看清AI的发展趋势。同时，在大模型火热的当下，通过分享多种基于LS工具的自动标注方法，为大家提供高效标注实现思路。文中没有任何数学公式，小白也可放心食用。01 AI三要素：数据、算力和模型AI的早期阶段，由于受到计算机的限制，科学家们致力于发展更加高效的算法。这些算法大多基于统计学，不需要太多的数据和算力，就可以得到不错的结果。典型的例子是上世纪六七十年
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2024-07-24 21:44:11
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@Auto: lyyyyy_16 @Date: 2023/03/13 16:48 @Version: 1.0Autolabelimg自动标注工具前言在做机器视觉有监督方面,通常会面对很多数据集，然后去进行标注，而有些时候我们面对庞大数量数据集的情况下也会感到十分头疼，这个时候Autolabelimg这个自动标注神器就应运而生了。让我们可以实现批量处理图片和标注文件。一、 工具原理和功能1. 原理这
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2024-04-22 10:46:27
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文章目录前言说起CDR平软件，相信大家不会陌生，印刷和设计行业广大设计者和老板都比较熟悉，日常平面设计，产品设计都有广泛应用，而且使用频率很高，因此产生了许多行业的应用插件，利用自动化技术辅助，提高工作效率。**一、牛为设计大师是什么？牛为设计大师是一款专业级的CDR插件，专注平面设计的CDR插件，为广大设计师和相关工作提供日常高频操作的插件功能，利用自动化技术，提高工作效率，让工作者们轻松工作
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2023-12-14 02:41:57
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目录一、背景阅读 个人总结：（半）自动数据标注的方法基本都是采用类似的思路，即通过少量标注数据进行训练后得到一个预训练模型，然后再次基础上对该网络的输出结果进行人工核验，并进一步地进行训练得到第二轮优化模型，往复循环，增加更多数据提高模型精度。（强化）主动学习的加入是将人工核验的过程的工作量再进一步地降低，使网络具有一定的自主决策能力，即网络具有理解自己在数据预
# NLP自动标注：智能化文本处理的未来
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交集，旨在使计算机理解和生成人类语言。自动标注作为NLP中的一个关键应用，使得文本数据的处理变得更加高效。在本文中，我们将探讨自动标注的基本概念、应用、以及一个简单的代码示例，帮助更好地理解这一技术。
## 自动标注的基本概念
自动标注是指用算法自动为文本数据添加标签的过程，这些标签可以是情感、主题、实体等
最近遇到个新的问题，要对序列标注任务使用交叉熵获得损失，由于没有在网上查找到相关资料，所以就自己整理了一份如何调库的方法。对于文本分类等任务而言，其模型输出的数据格式为 ，这类方法采用 Pytorch 的交叉熵很简单，代码如下：import torch
import torch.nn as nn
# output shape: torch.Size([4, 2])
output = torch
import multiprocessing
import os
import re
import time
import sqlite3
import ebooklib
from ebooklib import epub
import mobi
import PyPDF2
import docx
from docx import Document
from bs4 import Beautifu
原创
2023-12-18 19:13:25
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## NLP自动标注的实现指南
在自然语言处理（NLP）的领域中，自动标注是一项非常重要的任务，尤其是在处理大规模文本数据时。对于刚入行的小白，理解整个流程并掌握相关代码是学习的关键。在本篇文章中，我将向您详细介绍NLP自动标注的实现流程。
### 流程概述
以下是NLP自动标注的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 06:15:35
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我们要站在人工智能角度构建人工智能数据工厂。将制造业工业化流水线的百年经验应用到人工智能数据加工领域，利用智能化工具实现“人工”+“智的闭环( human in the loop)，实现低成本、高效率、大规模、安全合规的数据生产。这种用流水线模式对人工智能数据进行预处理是未来人工智能产业化发展必然。传统的人工智能数据生产过程是人工标注后再训练，缺乏人工智慧的再次反馈和纠错。可以在大量的人工智能数据
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2023-12-14 11:10:03
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# Python图像标注自动化
随着深度学习和计算机视觉技术的发展，图像标注在数据准备阶段显得尤为重要，尤其是在训练深度学习模型时。通过自动化的图像标注，可以有效减轻人力负担，提高效率。本文将介绍如何使用Python实现图像标注的自动化，并提供代码示例和相关技术细节。
## 一、图像标注的背景
在许多计算机视觉任务中，例如物体检测和图像分割，标注数据集是一个关键的步骤。常见的标注方法包括：
原创
2024-10-20 04:18:58
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CorelDRAW自带基本形状在哪里？为什么我找不到，其实在CDR的多边形工具箱中包含了许多基础图形，一目了然可以看到星形、复杂星形、螺纹，它相当于PS中的自定义形状工具，可是如果想找心形、箭头、笑脸等一些最简单的图形，在哪里呢？步骤：其实CDR中的多边形工具就是基础绘图工具，也叫预定义形状工具组。在多边形工具中包括多边形、星形、螺纹、基本形状、箭头形状等10个子工具，在这里集中了所有的基本图案。
0.程序结构 1.demo_pic 是保存了两张测试图片 苹果 和 橙子。 txt是程序运行并标注后生成的标签文件。 2. get_label_demo.ui 是使用Qtdesigner 实现的界面 get_label_demo.py 是其转换来的3 . mian函数是实现具体功能的code部分1.我实现的界面导入文件夹按钮：选择一个包含图片的文件将其导入
本文基于论文 [实现图像自动标注程序。计算机技术的进步和互联网产业的不断发展导致了网络图像数量的爆炸式增长近年来，随着深度学习技术的发展，深度神经网络能够捕捉到更多且更加复杂的图像特征，这使得图像标注算法的性能也随之受益。
在3D Slicer(4.10.1)中进行三维体数据的图像分割标注。 1. 读取数据三维体数据一般为DICOM格式或者NIFIT格式，DICOM： 将包含.dcm文件序列的文件夹拖入3D Slicer，或者点击左上角的dcm图标： 在DICOM Browser Import，导入.dcm序列后，examime and load：NIFIT： 直接将.nii文件拖入3D Slicer即可。2. 勾画
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2024-07-29 16:23:15
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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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