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Labelme v4.5.9 是一款单文件 exe 形式的图像数据标注软件。

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简介：
该图像数据标注软件的最新版本，Labelme v4.5.9，提供了一个独立的exe单文件安装包，无需依赖Conda或Python运行环境，并且无需进行任何编译操作，用户可以直接下载后解压即可开始使用。

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  • Labelme 图像数据标注软件 v4.5.9 文件 exe版
    优质
    LabelMe是一款功能强大的图像注释工具，支持用户自定义地对图片中的对象进行精确标注和分类，适用于机器学习与计算机视觉研究。该版本优化了多项性能并修复已知问题。 Labelme v4.5.9 单文件 exe 版本现已发布，无需安装 Conda 或 Python 环境，也无需编译过程，下载后即可直接使用。
     
  • Labelme 图像数据标注软件 v5.0.1 单文件 exe版
    优质
    LabelMe是一款便捷高效的图像数据标注工具，v5.0.1版本提供单文件exe安装方式，方便用户快速部署与使用。 Labelme v5.0.1 单文件 exe 版本无需 Conda 和 Python 环境支持，下载后直接打开即可使用。
     
  • Labelme 图像数据标注软件 v5.0.5 单文件 exe版
    优质
    LabelMe是一款功能强大的图像数据注释工具v5.0.5版本，提供单文件exe安装方式，方便用户快速部署使用。 Labelme v5.0.1 单文件 exe 版本无需 Conda 和 Python 环境支持，下载后可以直接使用，无需安装或编译。
     
  • Labelme 图像数据标注软件 v4.5.6 文件 exe版
    优质
    LabelMe是一款功能强大的图像数据标注工具，v4.5.6版本提供了更加便捷和精确的数据标注体验。该exe文件安装包适用于Windows系统用户进行下载与使用。 Labelme v4.5.6 单文件 exe 版本无需 Conda 和 Python 环境，下载后直接打开即可使用。
     
  • 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”。
     
  • YOLOv8 图像标注软件
    优质
    YOLOv8图像标注软件是一款基于先进YOLO算法的高效工具，专为人工智能领域中的图像识别与分类任务设计，支持快速、精准的数据标注。 计算机视觉模型训练所需的图片标注工具。
     
  • Labelme数据标注工具的中文版本
    优质
    LabelMe是中国用户友好的数据标注软件，支持图像注释和信息提取，提供灵活多样的标注方式，助力机器学习与计算机视觉研究。 Labelme中文版是一款适用于目标检测与分割任务的数据集制作工具，支持JSON数据格式及转换功能。该软件操作简便快捷，并提供一键执行程序的功能，无需额外下载其他安装包。
     
  • 一款将WAV文件转换为单片机数据的工具软件
    优质
    这是一款专为音频工程师和电子音乐制作人设计的实用工具，能够高效地将WAV格式音频文件转换成适合单片机使用的数据格式，简化嵌入式系统中的音频处理流程。 一个将WAV文件数据转换为单片机可用数据的软件。
     
  • LabelMe：利用Python进行图像多边形标注（包括多边形、矩形、圆形、直线及点和图像级别的标注）
    优质
    LabelMe是一款基于Python开发的工具，支持对图像中的多边形、矩形、圆形、直线以及点等多种元素进行精确的手工标注，适用于图像识别与计算机视觉研究。 Labelme 是一个基于 Python 并使用 Qt 构建图形界面的图像注释工具，它启发于其他类似的工具。该软件支持多种类型的图元（多边形、矩形、圆形、直线和点），并可用于实例分割的 VOC 数据集示例及其他应用如语义分割、边界框检测与分类等。 Labelme 的主要特点包括： - 图像注释功能，涵盖多边形、矩形、圆形、直线及点。 - 用于图像标记注释以支持分类和清理工作。 - 支持视频注释。 - 提供 GUI 自定义选项（如预设标签/标志、自动保存以及标签验证等）。 - 可导出 VOC 格式的数据集，适用于语义或实例分割任务。 - 能够输出 COCO 格式的数据集以进行实例细分。 该工具要求在 Ubuntu 系统上运行。
     
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