Advertisement

茶叶图像的语义分割数据集及LabelMe标注的JSON格式

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
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”。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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”。
     
  • LabelMe 4.5.6语义分割标注工具
    优质
    LabelMe 4.5.6是一款功能强大的语义分割标注工具，支持用户为图像中的每个像素分配类别标签，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 通用的语义分割标注工具适用于deeplab系列、mask rcnn等逐像素分割算法的数据标注，标签格式为json文件。
     
  • 将LabelMe标注格式转为YoloV8语义分割数据集并自动划分训练集与验证集
    优质
    本项目提供了一种高效的方法，用于将LabelMe标注的数据转换成适合YoloV8进行语义分割训练和验证所需的格式，并且能够自动拆分数据集。 将LabelMe数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集。
     
  • 细胞核图像分割数据集（含600张图片，提供JSON及COCO格式标注）
    优质
    本数据集包含600张高质量细胞核图像及其精细标注，支持JSON与COCO格式。旨在促进生物医学领域中自动化细胞分析技术的发展和应用。 其中包括一个包含600张以上细胞核图像的分割数据集，为医疗图像人工智能等领域从业者提供支持，并附有json格式和coco格式的标注文件。
     
  • 基于Yolov8的苹果图像分割数据集及标注JSON文件
    优质
    本数据集包含大量经过人工标注的苹果图像，采用YOLOv8框架格式化为JSON文件，旨在支持精确的苹果图像分割研究与应用开发。 YOLO（You Only Look Once）系列算法是实时对象检测系统的一种流行选择，其设计目标是在快速识别图像中的物体的同时确保准确性。作为该系列的最新版本，YOLOv8继承了这一核心优势，在速度与准确度之间找到了良好的平衡点。 此次提供的数据集专门用于苹果图像，包含了大量的苹果图片及其相应的标注信息。这些图片可能从不同角度、不同的光照条件和成熟度下拍摄，并且背景各异，以确保模型的泛化能力。json文件形式的标注提供了机器学习所需的训练数据，包括每个苹果的位置、类别标签以及大小或形状等特征。 图像分割的任务是将图像划分为多个区域或对象，以便于后续分析处理。这种密集预测的能力在许多实际应用中都很重要，例如食品加工领域中的水果分类和质量控制；自动驾驶车辆的视觉系统也需要准确区分道路上的各种物体以确保安全驾驶。 构建高质量的数据集对于机器学习模型训练至关重要。理想的数据集应包括足够数量、标注精确且多样化的内容，并经过预处理（如尺寸统一、去噪等）以便适应后续的模型需求。 在使用苹果图像分割数据集进行YOLOv8模型训练时，通常会经历以下步骤：首先对原始图片进行必要的预处理；然后选择合适的模型版本并配置相关参数；接着利用标注好的数据开始实际训练过程；最后通过验证和测试来评估模型性能，并根据结果调整优化。 这样的训练流程能够帮助研究者开发出准确识别与分割苹果图像的高效模型，这些技术可以在农业、食品工业乃至零售业等多个领域中得到广泛应用，如自动采摘机器人、智能分拣系统以及货架监控等。
     
  • XML格式的茶叶数据集2
    优质
    本数据集采用XML格式记录了详尽的茶叶信息，包括品种、产地、采摘时间等细节，旨在为茶业研究与分析提供高质量的数据支持。 从多个茶园采集了不同品种及生长阶段的茶青图像，并涵盖了各种拍摄角度、光照条件和背景环境以确保数据集多样性。使用高分辨率智能手机进行拍摄，共收集了1015张茶青图片，包含2万个实例。由于资源限制必须小于1GB，因此将这些数据分为茶叶数据集1和2分别上传。利用labelImg标注工具对图像进行了详细分类：无芽“noBud”、单芽“oneBud”、一芽一叶“oneBudOneLeaf”、一芽二叶“oneBudTwoLeaves”、一芽三叶“oneBudThreeLeaves”、碎叶“tatterLeaf”、蒂头“stem”，以及其它杂物“others”。共计8个类别。
     
  • 将LabelMe标注的数据集格式转换为COCO格式
    优质
    本项目旨在开发一套高效的工具和流程，用于将LabelMe数据集中的人工注释信息转换成COCO（Common Objects in Context）标准格式，以促进图像识别与理解领域的数据共享及模型训练。 在进行Mask_RCNN训练时，需要将使用labelme工具标记的数据集转换为COCO数据集格式。
     
  • 基于语义分割的远监督辅助LabelMe标注
    优质
    本研究提出了一种创新性的方法，利用语义分割技术结合远监督学习机制，有效提升了LabelMe平台上的数据标注精度与效率。通过这一方案，能够显著减少人工干预的需求，并提高大规模图像数据库的质量和可用性。 这种自由可以用于在少量训练数据集上进行语义分割的训练，并将训练后的模型应用于未标记的数据预测，形成一种少样本学习方法，以辅助人工标注工作。
     
  • 将Labelme标注的数据集转换为VOC2007格式
    优质
    本项目提供了一种有效的方法，用于将LabelMe平台上的图像数据及注释信息转换成Pascal VOC 2007标准格式。该过程简化了大规模视觉识别任务的数据预处理步骤，便于用户使用多种现有的计算机视觉工具和库进行进一步分析与训练。 将Labelme标注的数据转换为VOC格式，用于制作物体检测数据集。