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labelImg.zip 标题无需修改,因为它已经是一个简洁明了的文件名。但如果需要稍微调整以符合要求,可以改为:LabelImg工具包.zip

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简介:
LabelImg工具包是一款开源的图像标注软件,支持多种格式数据集创建,广泛应用于机器学习和计算机视觉领域中的对象检测与识别任务。 版本 LabelImag 用于对图片进行标注。

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  • labelImg.zip LabelImg.zip
    优质
    LabelImg工具包是一款开源的图像标注软件,支持多种格式数据集创建,广泛应用于机器学习和计算机视觉领域中的对象检测与识别任务。 版本 LabelImag 用于对图片进行标注。
  • labelImg.zip LabelImg.zip。不过这超出限制,所保持原样最佳选择。
    优质
    简介:labelImg.zip包含一个用于图像标注的开源工具,帮助用户在图片上添加边界框和标签,适用于机器学习数据准备。 labelImg可以轻松打开并使用。它可以生成YOLO所需的txt文件,无需再将xml转换为txt。需要注意的是:文件路径和命名不能包含中文字符。
  • cpu_nms.py 保持原样,: nms_cpu.py
    优质
    简介:此Python脚本实现非最大值抑制(NMS)算法的CPU版本,用于在目标检测中筛选出最佳边界框预测,提高模型准确性和效率。 为了覆盖原模型中使用的 `cpu_nms.pyx` 文件并解决遇到的 `ModuleNotFoundError: No module named utils.nms.cpu_nms` 错误,请按照以下步骤操作: 1. 确认项目的文件结构,找到或创建相应的路径以放置新的 `cpu_nms.pyx` 文件。 2. 编写或修改这个新文件,并确保其内容符合项目的需求和标准。这可能涉及调整算法逻辑、导入语句等细节。 3. 完成代码编写后,需要编译 `.pyx` 文件为 Python 可以直接调用的模块形式。可以使用 Cython 工具进行编译。 4. 编译成功之后,在项目中正确引用和导入新生成的 `cpu_nms` 模块。 通过这些步骤应该能够解决指定错误,并使模型正常运行。
  • labelImg.zip LabelImg.zip
    优质
    简介:LabelImg.zip包含一个用于图像annotation的开源工具LabelImg,便于用户为机器学习模型准备训练数据。 LabelImg是一款图片标注软件,已经打包成exe文件并解压可用,无需在Python环境下安装。它主要用于进行目标检测任务的图像标注工作。
  • MOD04Toolbox.zip 而不优化语境话,:MOD04箱.zip
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    简介:此为MATLAB工具包“MOD04工具箱”的压缩文件,旨在简化NASA MODIS卫星数据中气溶胶产品的读取与分析过程,便于科研人员高效处理遥感观测数据。 [ArcGIS批处理] MOD04 | 影像分类(Arcpy)+抽取子集+投影+融合 内容介绍: ①将一个文件夹下的文件按照一定的规则分流到不同文件夹下; ②对一组数据进行批量抽取子集; ③对文件夹下的所有数据进行定义投影; ④对文件夹下的所有数据投影到指定坐标(UTM50N); ⑤对文件夹下的所有栅格数据进行拼接。
  • auto_assert.py 保持原样,: 自动化断言(auto_assert.py)
    优质
    简介:auto_assert.py 是一款便捷的Python脚本,用于简化测试过程中的断言操作,自动进行验证并报告结果,提高代码调试效率。 一步步搭建一个高效的快速断言体系。
  • data_travel.csv(而不优化)旅行数据.csv
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    《旅行数据.csv》包含了详细的旅游相关统计信息,包括但不限于行程安排、游客数量和消费情况等,旨在为旅游业者提供决策支持与市场分析依据。 旅游客户数据集包含了有关游客的各种详细信息,旨在帮助企业更好地理解客户需求、优化服务并提高顾客满意度。这些数据可用于分析旅游趋势、定制营销策略以及改进产品和服务。通过利用这一资源,企业能够更有效地吸引潜在客户,并提供更加个性化的体验以满足现有客户的期望。
  • Training Notes.zip(而不句子或短语,且.zip含压缩内容,不宜更。)
    优质
    《Learning Materials.zip》是一份精心整理的学习资源集合,内含多种格式的文档和多媒体资料,旨在帮助学习者高效掌握知识与技能。 **标题:“Training Notes.zip”** 该压缩包文件“Training Notes.zip”主要包含了关于SAFe(Scaled Agile Framework)的学习材料,适合那些希望深入了解或准备SAFe认证考试的人群。SAFe是一种广泛采用的敏捷框架,旨在帮助大型组织实现敏捷转型,促进跨部门协作,提高软件开发效率。 **描述中的知识点:** 1. **SAFe简介**:SAFe是规模化敏捷框架,由Dean Leffingwell创立,旨在解决大型和复杂项目中常见的敏捷实施挑战。它将精益、敏捷和系统思考原则与实践相结合,为整个企业提供了协调一致的框架。 2. **试题答案**:压缩包内的资料可能包含SAFe认证考试的模拟试题及答案,这对于考生来说是非常宝贵的复习资源。通过这些题目,学习者可以了解考试的形式,测试自己的知识水平,并针对不足之处进行强化学习。 3. **英文版资料**:这表明提供的学习材料可能是英文版本,意味着可能面向全球的SAFe学习者,或者是为了适应英文环境下的工作需求。对于非英语母语的学习者来说,这是一个提高语言技能和专业术语理解的好机会。 4. **个人总结**:描述中提到的“自己总结的资料”,可能是指作者对SAFe框架的理解和实践经验的总结,这些个人见解往往能提供不同于官方文档的独特视角,有助于加深理解。 5. **尊重版权**:作者提醒不要将这些资料上传到其他地方,这涉及到知识产权和版权问题。尊重原创和版权是每个学习者应有的素质。 6. **鼓励学习态度**:“好好学习,好好考试”提示我们,这个压缩包的目的是为了帮助大家深入学习SAFe并成功通过考试,它强调了学习过程的重要性,并鼓励积极的学习态度。 **文件名称列表中的知识点:** 1. **Training Notes.pdf**:这可能是一份详尽的SAFe培训笔记,涵盖了框架的核心概念、角色、流程和最佳实践。它可能包括实例、案例研究和关键知识点的讲解,帮助学习者全面理解SAFe。 2. **Exam Highlight Notes.pdf**:这很可能是专门为SAFe考试准备的重点标注笔记,包含了考试的关键点、难点和常考知识点。通过阅读这份资料,学习者可以针对性地复习,提高考试通过率。 “Training Notes.zip”是一个集SAFe理论知识、实践经验和考试复习于一体的资源包,对于想要深入理解和掌握SAFe的人来说,是一份非常有价值的参考资料。
  • press_measure.zip(,并不优化考虑:“压强测量数据.zip”)
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    本资料集为压强测量数据.zip,包含了各种环境下压力值的详细记录和分析结果,适用于科学研究和技术开发需求。 STM32读取HX711(AD)模块数据以实现压力传感器的测量功能。
  • WASAPI.cpp 而非描述性描述性:“WASAPI 类实现”
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    简介:WASAPI类实现提供了一种高效管理Windows音频会话的方式,适用于开发高质量的音效处理应用和多媒体软件。 关于Core Audio API的资料较少,这里提供一段国外网友通过WASAPI播放wav文件的代码示例,在VS2017上测试过可以编译运行。需要注意的是,使用WASAPI进行音频播放时需要确保音频文件与设备支持的格式一致,否则可能导致没有声音的情况出现;在实际应用中还需要对音频数据进行重采样处理。