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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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客服
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  • Labelme v4.5.9 exe
    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 v5.0.1 exe
    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 v5.0.5 exe
    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 v4.5.6 exe
    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。
  • 茶叶语义分割集及LabelMeJSON格
    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
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    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工具版本
    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。
  • 将WAV转换为片机工具
    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进行多边(包括多边、矩、圆、直线及点和级别
    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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