Advertisement

该图像标注工具用于目标检测。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该工具主要设计用于在faster rcnn模型上进行针对特定数据集的训练。它能够帮助用户创建符合pascal VOC格式的数据集，并且提供了可以直接下载的exe文件，用户只需简单地打开即可立即开始使用，操作过程极其便捷。此外，用户还可以选择下载源代码，自行搭建开发环境并进行手动安装。若需要参考安装步骤，可以查阅提供的教程链接：https://blog..net/qq_38497266/article/details/95169227

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 图像目标检测标注工具.zip
    优质
    本资源为“图像目标检测标注工具”，提供高效、准确地对图片中的目标进行框选和分类的功能，适用于机器学习与计算机视觉领域。 主要针对在Faster R-CNN上训练自己的数据集，可以制作Pascal VOC格式的数据集。可以直接下载一个exe文件使用，非常简便；也可以下载源码自行配置环境并安装。手动安装教程可参考相关文档或博客文章进行学习。
     
  • LabelImg目标检测标注工具
    优质
    LabelImg是一款开源的目标检测数据集标注软件，支持多种格式的数据输出，广泛应用于机器视觉和深度学习领域。 训练自己的神经网络时，需要对自己的数据集进行标注，可以使用相应的标注工具。
     
  • Lanelme目标检测标注工具
    优质
    Lanelme是一款专为开发者和研究人员设计的目标检测数据标注工具，旨在提高机器学习模型训练过程中的准确性和效率。 **Labelme目标检测标注软件详解** 在计算机视觉领域，数据标注是至关重要的一步，它为机器学习模型提供了训练所需的输入样本。lanelme目标检测标注软件是一款专为此目的设计的工具，用户只需双击运行.exe文件即可开始工作，大大提升了标注效率。 **一、Labelme简介** Labelme是广泛使用的目标检测标注工具，最初由MIT CSAIL开发。它提供了一个直观的图形用户界面，让用户能够方便地在图像上绘制各种形状（如矩形、多边形等），用于标注物体边界框，支持目标检测任务。此工具不仅限于Windows系统，也适用于Mac和Linux平台。 **二、功能特性** 1. **图形化标注**：Labelme的界面简洁，用户可以通过鼠标轻松绘制和编辑边界框，对图像中的每个目标进行精确标注。 2. **多种标注形状**：除了基本的矩形框，Labelme还支持多边形、线段和点等标注形状，适应不同类型的物体和场景。 3. **实时预览**：在标注过程中可以实时查看图像效果，确保准确性。 4. **数据导出**：完成标注后，Labelme能将数据以JSON格式导出，便于与其他软件或框架集成。 5. **版本控制**：支持版本管理功能，能够跟踪和恢复之前的标注状态，防止误操作发生。 6. **团队协作**：多用户可以共同参与同一项目的标注工作，提高工作效率。 **三、使用流程** 1. **下载与启动**：从官方网站或压缩包中获取Labelme.exe文件并双击运行。 2. **导入图像**：在软件中导入需要进行标注的图片，支持批量导入功能。 3. **绘制边界框**：选择合适的工具（如矩形工具），然后在图上拖动鼠标来创建目标边界框。 4. **编辑与完善**：如果必要的话可以调整已有的标记位置和大小，并添加、删除或修改原有的标注信息。 5. **保存与导出**：完成所有操作后，点击“保存”按钮并选择JSON格式进行数据输出。 **四、与其他工具的比较** 相比其他标注软件（如VGG Image Annotator (VIA) 或 RectLabel），Labelme因其易用性和灵活性而显得尤为突出。尽管这些工具也提供了基本功能，但Labelme丰富的图形界面和强大特性使其在实际应用中更受欢迎。 **五、应用场景** Labelme广泛应用于自动驾驶技术、无人机监测系统、视频分析以及医学图像识别等多个领域，通过高效的数据标注为深度学习模型提供高质量的训练素材。 总结来说，lanelme目标检测标注软件凭借其易用性和强大的功能，在目标检测任务中扮演着不可或缺的角色。无论是个人还是团队都能从中受益，快速准确地完成数据标记工作，并为进一步的机器学习研究打下坚实基础。
     
  • 目标检测标注工具-数据集标注
    优质
    本工具旨在为机器学习项目提供高效、精准的目标检测数据集标注服务，适用于多种图像识别任务。 该资源包含了数据集命名工具以及数据集标注工具labelImg，并且在Python3环境下可以使用。需要安装pyqt5库，在进行标注前要将data中的内容替换为自己的目标种类，可实现VOC pascal格式和yolo格式的标注。
     
  • CFAR.rar_Cfar SAR_SAR目标检测_图像目标检测_目标检测
    优质
    本资源包包含针对合成孔径雷达（SAR）图像的目标检测技术研究资料，重点介绍了恒虚警率（CFAR）算法在复杂背景下的目标识别应用。 利用CFAR技术检测SAR图像中的高亮度目标。
     
  • 目标检测标注框格式转换工具
    优质
    本工具旨在提供便捷的目标检测数据集处理方案，支持多种主流框架间的标注文件互转，助力提升模型训练效率与精度。 目标检测框格式转换是指将不同软件或系统中的目标检测结果从一种表示方式转换为另一种。这种转换通常是为了兼容不同的数据处理流程或者满足特定应用的需求。在进行这类操作时，需要确保原始的边界信息能够被准确地映射到新的坐标系中，并且保持原有的准确性与完整性。
     
  • 目标检测-深度学习-Labellmg标注工具
    优质
    本项目专注于利用深度学习技术进行目标检测，并介绍了多种高效实用的Labelling工具，用于提升数据标注效率和精度。 LabelImg 是一个开源的图像标注工具，主要用于计算机视觉和机器学习项目中的目标检测任务。它提供了用户友好的图形界面，使得用户可以方便、高效地对图像中的对象进行框选和标签标注。 主要特点包括： 1. **跨平台支持**：LabelImg 可以在多种操作系统上运行，例如 Windows、Linux 和 macOS。 2. **直观操作**：通过简单的点击和拖拽就可以在图像中画出矩形或不规则形状的边界框，并为这些对象分配预定义的类别标签。 3. **多格式支持**：该工具可以导出各种数据格式，包括 PASCAL VOC 格式的 XML 文件、YOLO 格式的 TXT 文件以及 CreateML 格式的 JSON 文件。 4. **快捷键操作**：LabelImg 提供了多个便捷的键盘快捷方式以提高标注效率，例如切换到下一张图片或修改标签名称等。 5. **数据集创建**：用户可以使用 LabelImg 快速构建自己的图像数据集。这些带有精确注释信息的数据集可用于训练 Faster R-CNN、YOLO 等目标检测模型。
     
  • 图像标注工具
    优质
    图像标注工具是一种软件或在线平台，帮助用户对图片进行标签分类、边界框标记及像素级分割等操作，广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。 这款图片标注工具适用于Windows系统直接运行。压缩包内包含labelImg.exe程序以及预定义的类别名称文档predefined_classes.txt。使用方法如下：首先在predefined_classes.txt文件中按行输入所有需要标注的类别名称，然后启动labelImg.exe程序，并选择要进行标注的图片文件夹。工具会自动生成每张图片对应的标签数据文档。
     
  • LabelImg（目标检测标注工具）安装及使用指南.pdf
    优质
    这份PDF文档提供了关于如何安装和使用LabelImg工具的详细指导。LabelImg是一款开源的目标检测数据集标注软件，适用于图像识别任务中的标签创建工作。 LabelImg 是一个用于目标检测任务的数据标注工具，下面简要介绍 LabelImg 的安装与使用教程： 1. **环境准备**： - 确保已经安装了 Python 和 pip。 2. **安装依赖项**: 使用命令行工具运行以下命令来安装必要的库： ``` pip install PyQt5 lxml pillow ``` 3. **下载 LabelImg 源代码**: 访问官方 GitHub 仓库，获取最新版本的源码。 4. **编译与配置**: 进入下载后的文件夹中，并根据 README 文件中的说明进行设置。 5. **运行 LabelImg**： 使用以下命令启动应用： ``` python labelImg.py ``` 6. **使用指南**： - 打开图像并开始标注目标物体的边界框和标签； - 可以通过工具栏上的按钮来切换不同的模式，例如矩形选择、多边形绘制等。 7. **导出数据格式**: 完成标注后可以将结果保存为 PASCAL VOC, YOLO 或其他指定的数据格式。 请根据上述步骤进行操作，并参考官方文档获取更多详细信息。