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LabelMe 4.5.6语义分割标注工具

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简介：
LabelMe 4.5.6是一款功能强大的语义分割标注工具，支持用户为图像中的每个像素分配类别标签，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 通用的语义分割标注工具适用于deeplab系列、mask rcnn等逐像素分割算法的数据标注，标签格式为json文件。

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  • LabelMe 4.5.6语义分割标注工具
    优质
    LabelMe 4.5.6是一款功能强大的语义分割标注工具，支持用户为图像中的每个像素分配类别标签，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 通用的语义分割标注工具适用于deeplab系列、mask rcnn等逐像素分割算法的数据标注，标签格式为json文件。
     
  • Halcon语义分割标注工具.zip
    优质
    该资源包提供了一款基于HALCON视觉软件开发的高效语义分割标注工具，适用于快速准确地对图像或视频中的目标进行分类和边界划定，助力计算机视觉项目研发。 halcon深度学习语义分割标注工具V1.0.0.1.rar 更新无次数限制且免费！ 环境要求：halcon 18.11版本，Windows 64位系统。 功能特点：替代传统的代码式语义分割工具，提升使用便捷性。 注意事项：每次退出前务必点击“全保存”按钮以确保数据不丢失。 源码获取说明：若需获取源码，请支付10元人民币作为辛苦费。软件内附有二维码以便于交易。
     
  • 基于语义分割的远监督辅助LabelMe标注
    优质
    本研究提出了一种创新性的方法，利用语义分割技术结合远监督学习机制，有效提升了LabelMe平台上的数据标注精度与效率。通过这一方案，能够显著减少人工干预的需求，并提高大规模图像数据库的质量和可用性。 这种自由可以用于在少量训练数据集上进行语义分割的训练，并将训练后的模型应用于未标记的数据预测，形成一种少样本学习方法，以辅助人工标注工作。
     
  • LabelMe标注工具
    优质
    LabelMe是一款功能强大的在线图像注释平台，允许用户为图片添加详细的标签和边界框，广泛应用于计算机视觉与机器学习领域。 深度学习标注工具专为不具备编程背景的用户设计了一个可视化窗口界面，只需双击即可运行，无需安装Python环境或其他依赖项。原版本是使用Python3开发的，但经过优化后可以方便地让没有Python操作经验的人也能轻松上手。希望这个改进版能对您有所帮助。
     
  • LabelMe标注工具.zip
    优质
    LabelMe是一款便捷高效的图像注释和标注软件。它允许用户直接在图片上进行标记、绘制边界框等操作，并自动生成相应的数据标签，广泛应用于计算机视觉研究领域。 资源包括在Windows系统上可以直接安装使用的LabelMe标注工具的可执行文件（exe）。
     
  • 语义分割标签制作工具
    优质
    语义分割标签制作工具是一款专为图像处理和计算机视觉领域设计的应用程序。它通过高效地创建、编辑和标注高质量的训练数据集，帮助用户提升模型对场景的理解能力。这款软件适用于需要进行精细像素级分类的研究人员及开发者，助力推动自动驾驶技术、医学影像分析等领域的快速发展。 语义分割VOC数据集制作工具可以帮助用户选择并命名自己需要的标签。
     
  • 茶叶图像的语义分割数据集及LabelMe标注的JSON格式
    优质
    本研究构建了一个专门用于茶叶图像的语义分割数据集，并采用LabelMe工具进行标注，提供详细的JSON格式标签，以促进茶叶分类和识别的研究。 从多个茶园采集了不同品种及生长阶段的茶青图像，涵盖了各种拍摄角度、光照条件和背景环境，以确保数据集的多样性。使用高分辨率智能手机进行拍摄，共收集到1015张茶青图像，包含2万个实例。利用labelme标注工具将这些图像分别标记为单芽“oneBud”、一芽一叶“oneBudOneLeaf”、一芽二叶“oneBudTwoLeaves”、一芽三叶“oneBudThreeLeaves”、碎叶“tatterLeaf”以及其它杂物“others”。
     
  • LabelMe多边形标注工具
    优质
    LabelMe是一款强大的在线图像注释平台，特别支持灵活的多边形标注功能。用户可以轻松地在图片上绘制复杂形状的多边形区域进行详细标记和分类，广泛应用于机器学习与计算机视觉领域。 这是一款基于Python的开源图形图像标注工具，支持多边形、矩形、圆形、直线、点以及线带六种不同的标注类型，并能以JSON格式保存和导出数据。该工具已编译为可执行程序，无需安装下载解压即可直接使用，非常适合深度学习领域内的数据标注需求。