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人群计数数据集标注工具——需用MATLAB

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简介：
这是一款专为人群计数研究设计的数据集标注工具，基于MATLAB开发，旨在简化大规模图像和视频中的人体检测与定位任务。 2020年6月28日整理并修改完成的人群计数数据集标注工具，使用Matlab 2018a测试通过，可以生成.mat文件及密度图的csv文件，并支持自适应高斯核功能。该工具附有详细的使用说明文档。

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  • 人群计数数据集标注工具——需用MATLAB
    优质
    这是一款专为人群计数研究设计的数据集标注工具，基于MATLAB开发，旨在简化大规模图像和视频中的人体检测与定位任务。 2020年6月28日整理并修改完成的人群计数数据集标注工具，使用Matlab 2018a测试通过，可以生成.mat文件及密度图的csv文件，并支持自适应高斯核功能。该工具附有详细的使用说明文档。
     
  • 数据标注的人工工具
    优质
    数据标注人工工具是指辅助数据标注人员进行高效、准确工作的软件或平台。这些工具能够提高机器学习和人工智能项目中训练数据的质量与效率。 最近我的一个小伙伴提出了一个新的需求：需要对训练样本进行人工标注，在复杂场景的图片中框选出气压表，并且要标注出具体的气压值以及该气压表在图像中的位置信息。为了实现这个功能，我们考虑使用OpenCV库里的鼠标框选功能来开发一个小工具。
     
  • LabelImg_v1.8.0_YOLO数据集标注工具
    优质
    LabelImg v1.8.0是一款专为YOLO数据集设计的手动图像标注软件，支持快速、高效地对目标进行边界框绘制与分类标注。 GitHub上有Release版本的软件，但由于网络限制无法直接下载。我已经通过梯子成功下载并分享给大家。无需配置环境即可直接运行。与原版相比，仅对图标进行了更改。如果在使用过程中出现问题，请删除用户目录下的.labelImgSettings.pkl文件以解决问题。需要注意的是，exe文件所在的路径不能包含中文字符，而图片和生成的标签所在目录则没有这种限制，可以是中英文混合或纯英文路径。
     
  • 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。
     
  • 人工智能钢筋计数的标注数据集
    优质
    本数据集专为训练和测试人工智能钢筋识别与计数算法而设计，包含大量经过精确标注的建筑结构图像及详细注释信息。 由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个部分。本数据集共计包含569张VOC格式的训练集标注图片和85张测试集未标注图片。此部分为训练集标注文件，可用于钢筋计数算法开发工作。参考相关博客可以查看图片质量，可以根据需要决定是否下载。
     
  • 人工智能数据标注工具-精灵标注
    优质
    精灵标注是一款专为人工智能开发者设计的数据标注工具，致力于提升数据标注效率与准确性。它支持多种数据类型和灵活的工作流程配置，助力AI训练更高效。 精灵标注是一款全面的人工智能数据标注工具，涵盖了图片分类、图片框选标注、文本实体标注以及视频追踪标注等多个领域。
     
  • DarknetYolo数据集标注工具.zip
    优质
    本资源提供Darknet YOLO数据集标注工具的下载，方便用户高效地为物体检测任务准备训练数据。 一位开发者制作了一个用于快速标注YOLO数据集的工具。该工具为exe文件格式，双击即可运行。使用它可以自动生成所需的txt和dat文件，并且无需进行额外转换。
     
  • DarknetYolo数据集标注工具RAR
    优质
    DarknetYolo数据集标注工具RAR是一款专为计算机视觉任务设计的数据集管理软件。该工具支持Darknet YOLO算法模型训练所需的数据预处理，包括目标检测、边界框标记及图像分类等功能，助力研究者高效完成深度学习项目。 专门用于YOLO模型的标注工具，比YoloMark和LabelImg更好用，界面美观大方，压缩包内包含使用说明。
     
  • 行人检测数据集训练集无需标注
    优质
    本项目提出了一种创新方法，利用未标记的数据集进行行人检测模型的训练，旨在减少人工标注工作量的同时保持高精度识别能力。 用于行人检测的已标注数据集仅包含“person”一个类别，可以直接使用。
     
  • Yolo数据集标注工具BBox和LabelImg工具
    优质
    简介：Yolo数据集标注工具有BBox与LabelImg两款常用软件。BBox专为YOLO设计，支持高效边界框标注；LabelImg则功能更全面，适用于多种目标检测任务的数据准备。 BBox-Label-Tool 和 Labelimg 都是用 Python 编写的工具，运行代码即可对图片进行标注，将图片放在对应的 img 文件夹中非常方便。这两个工具都可以使用，但一般更常用的是 Labelimg 工具。我两个都试过，现在用的是 Labelimg。