1、类型注解简介Python是一种动态类型化的语言，不会强制使用类型提示，但为了更明确形参类型，自python3.5开始，PEP484为python引入了类型注解(type hints)示例如下：2、常见的数据类型int,long,float: 整型,长整形,浮点型bool,str: 布尔型，字符串类型List, Tuple, Dict, Set: 列表，元组，字典, 集合Iterable,Ite
精灵标注助手 http://www.jinglingbiaozhu.com/数据采集: 后羿数据采集位置标注图像分类
原创
2022-06-13 11:05:23
1908阅读
文章目录深度学习前言一、采集数据集二、标记数据集 前言配好环境之后要做的第一件事就是采集数据集、然后标记数据集。一、采集数据集可以使用手机拍照或者爬虫爬取，注意图片格式要是jpg的形式二、标记数据集按照 PASCAL VOC 数据集格式进行存储数据，制作 VOC 格式数据集 步骤如下： ①创建文件夹，VOC 文件格式如下： ②将所有图片复制到 JPEGImage 文件夹下 ③下载标注工具 lab
1. Labelme 是什么？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）。 实例分割样例（VOC） 其它样例（场景分割，目标检测，分类）  
Faster R-CNN代码实战–潘登同学的深度学习笔记 文章目录Faster R-CNN代码实战--潘登同学的深度学习笔记数据集介绍数据处理先看combined_roidbRoIDataLayerget_output_dirTrian过程create_architecturebuild_networkBuild headBuild RPN回到_anchor_component回到Build RP
官网：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/镜像：https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/一、简介 PASCAL VOC 挑战赛主要有 Object Classification 、Object Detection、Object Segmentatio
经过数据标注的学习，大致总结下标注过程中的注意事项，大家在看的过程中，有什么好的建议，可以提出来；十分欢迎大家的批评和指正。谢谢大家的支持。1 准备工具1.1 windows版打开就能用labelme.exe和Praat.exe1.2 MAC版安装命令brew install pyqt # maybe pyqt5 pip install labelme 或者 brew install wkenta
数据标注数据标注数据标注一 labelme
原创
2021-08-02 15:06:59
306阅读
0 引言 兜兜转转还是搞起了深度学习，图像处理。近来做了很多数据标注的工作，就像曾经面试的时候一个负责人说的那样，数据常常决定了学习结果的优劣，模型改进优化啥的，我们做工程的用的少。因此，标注了很多数据之后，有一些心得和感悟，还有一些小技巧和实验失败的地方，记录一下，希望以后不要再犯，因为我记忆力太差太差了。同时，希望与大家共勉。 1 数据采集部分 1）在数据采集的时候，一定要注意采集
元数据的作用 如果要对于元数据的作用进行分类，目前还没有明确的定义，不过我们可以根据它所起的作用，大致可分为三类： l 编写文档：通过代码里标识的元数据生成文档。 l 代码分析：通过代码里标识的元数据对代
转载
2023-07-26 14:25:45
73阅读
目录与专业的数据服务公司合作在数据标注众包平台上寻求项目主动的商务拓展最近接触了一些具备一定数据标注技能的朋友，有个人做数据标注兼职的，也有组建过标注团队接单的，虽然说他们的专业性、标注效率等高于行业平均水平，但也苦恼于没有接单渠道和一手数据资源，数据量的稳定无法得到保障，导致出现数据标注订单来源断档的情况。那么，在人工智能高速发展的风口，对于新入行数据标注的新人、或者具有专业技能的个人和团队，去
转载
2023-09-15 08:52:00
368阅读
数据标注（Data Annotations）是指对收集到的、未处理的原始数据或初级数据，包括语音、图片、文本、视频等类型的数据进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。我们日常工作中常见的数据标注方法有以下几种：01.矩形框标注矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。02.多边形标注多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目
数据集的标注是做训练的重要一环，本次数据集标注以口罩检测为例，介绍使用labelimg的数据标注，并且使用YOLOX进行训练。我们从百度网上搜了一些图片，我们就拿这些图片进行标注并训练，标注对象主要有两个"persion"和"mask"，就是普通行人和戴口罩的人两类。首先给大家使用数据集标注软件labelimg。一：labelimg的安装labelimg的安装首先我们进入到我们在上一节创建的pyt
深度学习严重依赖于海量的数据，因此很多时候我们都是在别人训练好的model上进行迁移学习然后在自己的数据集上精细调节，不同的行业任务不同，因此很多时候常见开源数据集如VOC,ImageNet,COCO,OpenImage等数据是不能用的，要进行训练学习，就得制作自己的数据集。 刚开始可能很多人
《数据标注工程》第四章学习笔记及作业：数据标注质量检验第四章：数据标注质量检验一、数据质量影响算法效果数据质量对算法的影响机器学习是一种从数据中自动获得规律，并利用规律对未知数据进行处理的过程。数据标注是让机器学习从数据中更准确有效的获取规律。数据标注质量80%，机器学习的训练效果只有30%~40%。数据标注质量达到98%的时候，机器学习的训练效果为80%，且后续提升就没有之前那么明显了。数据标注
文章目录1 背景介绍2 标记员筛选2.1 标记员筛选标准3 数据集及其标注3.1 预训练3.2 微调3.2.1 SFT-demonstration data3.2.2 RM-comparison data3.3 数据集大小4 模型实现 1 背景介绍ChatGPT的训练过程与InstructGPT相近，大致分为三步：SFT：收集描述型数据，对GPT3.5有监督微调RM：收集对比型数据，训练一个奖励
物体检测作为最基础的视觉任务之一， 一直受到学术界与工业界的广泛关注。自深度学习兴起以来，数据驱动成为了主流。而检测作为实例级别的任务，需要标注员为每个感兴趣的实例标注框与类别，这导致标注员需要较长时间来精细地调整框的边界，使得检测数据标注成本变得较高。近些年随着检测模型结构与训练流程越来越成熟，大家开始越来越关注如何低成本地获得检测数据。我们在 CVPR2022 上提出了 Group
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。因此，本文主要讲解数据标注。文章共两个部分：（1）数据标注综述（2）数据标注实践要点本文是第二部分：数据标注实践要点。本文可能会帮助读者更直观的认识对图片标注中的问题。1、要点来源本文的标注要点来源于图像标注专家Adela Barriuso的标注笔记。她于2007年开始使用labelm
有做手机应用软件APP，需要注册一个核心商标，选择45个分类哪个类别最合适，普推老杨建议核心注册第9类，这个类别核是科学仪器，也是常年在前十类别排着，计算机和手机也都是属于这个类别的。 在第9类0901中有一个叫做“可下载的手机应用软件”，这个就是手机应用软件App商标注册的核心类别，与这个相关有的“可下载的计算机应用软件、可下载的
