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目标检测标注工具-数据集标注

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简介:
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。

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客服
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    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。
  • LabelImg
    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
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    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。
  • 深度学习的rolabelImg
    优质
    rolabelImg是一款专为深度学习目标检测设计的数据集标注工具。它支持高效、精准地进行图像标注,助力研究者和开发者加速模型训练与优化过程。 roLabelImg是基于labelImg改进的工具,用于为VOC格式的数据进行标注,在保留了labelImg原有功能的基础上增加了旋转框的功能。
  • 的火焰
    优质
    该数据集包含了大量经过精细标注的图像,专注于火焰及其相关目标的识别与定位,适用于研究和开发火灾预警系统。 该数据集包含1500多张图片,并使用labelme工具进行标注(包括xml坐标信息),适用于yolo v5等目标检测算法用于火焰检测。
  • 图像.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。
  • 路面,积水
    优质
    本项目专注于路面目标检测与标注技术的研究及应用,并致力于积水区域的数据采集与分析,以提升道路安全和驾驶体验。 内容概要:该道路积水检测数据集包含460张图片及其对应的VOC格式的标注文件,便于转换为yolo、coco等常用的数据集格式。 用处:此数据集适用于目标检测任务训练,实测表明其标注质量较高,适合用于包括yolov5和yolov8在内的各种yolo系列模型训练中,能够准确识别道路上的积水情况。
  • 框格式转换
    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。
  • -深度学习-Labellmg
    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。