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该文件名为labelImg - 中文版.rar。

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简介:
通过二次开发,利用labelImg中文版提供的热键Ctrl + u从指定目录加载所有图像Ctrl + r,可以更改默认的注释目标目录并使用Ctrl + s进行保存。此外,用户还可以通过Ctrl + d复制当前标签和矩形框,以及Space键将当前图像标记为已验证。为了方便操作,该工具支持创建矩形框(d)和标注图片,并提供上下张图片切换(a、上张图片;del、下张图片)以及删除选定矩形框的功能。同时,用户可以通过Ctrl++放大和Ctrl--缩小视图,利用键盘箭头键移动选定的矩形框。工具说明生成功能Yolov3目录结构自动生成Yolov3目录结构:data\backup、data\cfg、data\obj。标注图片目录则会自动生成Yolov3标注,自动读取data\obj目录生成 data\train.txt、data\voc.data 和 data\voc.names 文件。请注意,生成标注目录时务必切换到YOLO模式。

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客服
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  • LabelImg .rar
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    LabelImg中文版是一款开源的、功能强大的图像标注工具,支持多种格式数据集的创建和编辑。本资源提供了方便用户使用的中文界面版本。 二次开发 labelImg - 中文版热键 - Ctrl + u:从目录加载所有图像 - Ctrl + r:更改默认注释目标目录 - Ctrl + s:保存 - Ctrl + d:复制当前标签和矩形框 - Space:将当前图像标记为已验证 - w:创建一个矩形框 - d:下一张图片 - a:上一张图片 - del:删除所选的矩形框 **工具说明** 1. **生成Yolov3目录** - 选择目录 - 自动生成 Yolov3 目录结构(data\backup, data\cfg, data\obj) 2. **标注图片目录** - 自动读取 data\obj 目录,生成以下文件: - data/train.txt - data/voc.data - data/voc.names 请确保在执行上述操作时切换到 YOLO 模式。
  • LabelImg 1.8.6
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    LabelImg 1.8.6 中文版是一款专为图像标注设计的开源软件,支持中文界面,功能强大且易于使用,适用于计算机视觉领域的数据准备。 已经打包成EXE单文件格式,可以直接运行。
  • LabelImg
    优质
    LabelImg的中文版本是专为图像标注设计的一款开源图形界面工具,支持多语言环境,方便国内开发者与研究人员进行数据预处理工作。 官方的LabelImg工具界面是英文版的,但我已通过修改字体包将其改成了中文版本,大家可以下载并直接使用这个改进后的版本,从而不再需要担心语言问题带来的困扰。LabelImg是一款用于图像标注工作的可视化软件,对于Faster R-CNN、YOLO和SSD等目标检测网络而言,其所需的数据集都需要借助此工具来标定图像中的具体目标对象。生成的XML文件遵循PASCAL VOC的标准格式规定。
  • labelImg-master.zip
    优质
    LabelImg-master.zip 是一个用于图像标注的开源工具包,特别适用于物体检测和图像分类任务,支持多种格式的数据输入与输出。 labelImg-master压缩包,包含完整资源且无损坏。
  • labelImg-master.zip
    优质
    LabelImg是一款开源的交互式图像标注软件,主要用于物体检测任务中的边界框和多边形标签创建,支持多种数据格式输出。 LabelImg 是一个可视化的图像标定工具,在使用之前需要配置 Python 和 lxml 环境。Faster R-CNN、YOLO、SSD 等目标检测网络所需的数据集,都需要通过该工具来标注图像中的目标。生成的 XML 文件遵循 PASCAL VOC 格式。
  • labelImg-master.zip
    优质
    LabelImg-master.zip 是一个用于图像标注的开源工具文件,包含Python代码和相关资源,便于用户下载解压后直接进行物体检测与识别的数据准备。 **标题解析:** labelImg-master.zip 这个标题表明我们正在处理一个与LabelImg相关的项目,并且是其主分支或主要版本。“master”通常指的是Git仓库中的主分支,表示这是该软件的最新稳定版本;“.zip”则意味着这是一个压缩文件格式,里面包含了LabelImg的相关代码和资源。 **描述解读:** labelImg是一个用于人工智能(AI)领域的图像标注工具。在计算机视觉和机器学习模型训练中,图像标注是关键步骤之一,它涉及到对图像中的对象进行边界框定义等操作,以便让算法理解并学习这些对象的特征。 **标签解析:** ai 图像识别 这两个标签进一步明确了LabelImg的应用范围。“ai”特指人工智能领域的计算机视觉;“图像识别”则表示该工具不仅用于标注过程,还可能涉及帮助训练模型以识别不同图像中的物体的功能。 **压缩包子文件的文件名称列表:** labelImg-master 由于只给出了这一条信息,可以推测这个压缩包解压后包含一个名为LabelImg-master的目录。其中可能有LabelImg的源代码、文档、示例数据和安装脚本等资源。 **详细知识点:** 1. **图像标注** 在AI领域中,图像标注是向图片添加元数据的过程,通常包括定义目标物体位置(通过绘制边界框)及类别标签。这为机器学习模型提供了训练所需的数据基础,使其能够识别特定对象。 2. **LabelImg工具** LabelImg是一个开源且跨平台的图形用户界面工具,用于快速进行图像标注工作。它支持PASCAL VOC和YOLO等常见的数据格式,方便创建训练集。 3. **PASCAL VOC与YOLO格式** PASCAL Visual Object Classes (VOC) 是一种广泛使用的注释标准,包括边界框和类别标签信息;而YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,其标注方式同样常用于模型训练中。 4. **计算机视觉** 计算机视觉是研究如何让机器“看”并理解图像的学科。图像标注作为基础步骤之一,在支持各种任务如识别、检测和分割等方面起着重要作用。 5. **机器学习模型训练** 在深度学习领域,数据质量直接影响到模型的表现力。LabelImg通过简化注释流程帮助创建高质量的数据集,从而提升模型准确度。 6. **源代码结构** LabelImg-master文件夹可能包含`src`目录下的Python源码、用于存放示例或测试数据的`data`目录以及用户指南和API文档所在的`docs`目录。此外还有列出项目依赖库的文本段落件如`requirements.txt` 7. **使用方法** 使用LabelImg通常需要先安装必要的软件包,然后运行主程序启动工具界面,在这里可以打开图片、绘制边界框并保存标注结果。 8. **扩展应用** 除了基础功能外,LabelImg可能支持自定义配置选项、批量处理等功能以适应不同项目需求。 9. **与其他工具的比较** LabelImg以其简洁性和易用性著称,适合个人或小团队快速构建数据集。相比之下,其他如VGG Image Annotator (VIA) 或 RectLabel等也有各自的特点和适用场景。 10. **持续学习与贡献** 作为开源项目,LabelImg鼓励用户参与改进及提交代码以满足社区需求和技术进步的需要。 以上内容详细解析了图像标注在AI领域的重要性、LabelImg工具的功能特性及其使用流程,并介绍了如何利用该工具为机器学习模型训练奠定基础。
  • labelimgexe_兼容win10
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    LabelImg中文版EXE是一款针对Windows 10操作系统的图像标注工具,提供简体中文界面和支持,便于用户进行数据标记和机器学习训练。 Yolov5标注工具已经打包成exe,在Windows 10上测试通过,但尚未在Windows 7上进行测试,请自行验证。
  • WindowsLabelImg,支持标注
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    LabelImg Windows版是一款功能强大的图像注释工具,特别优化了对中文字符的支持,便于用户进行高效的图片标注工作。 LabelImg是学习机器学习不可或缺的工具之一,但官方提供的Windows版本不支持中文标注,在实际工作中带来诸多不便。然而,Python版本则可以解决这一问题。因此我决定基于官方Python版本重新打包一个适用于Windows系统的版本,使用的是python3.6和pyQt5,并最终成功制作出了这个能够支持中文标注的Windows版LabelImg工具。 文件大小比官网提供的Windows版本大一些,这是因为官网提供的是基于Python2.7开发的版本。而我所使用的则是基于Python3.6进行重新打包的。希望与面临相同问题的朋友分享这一成果。
  • LabelImg标注工具WindowsEXE
    优质
    LabelImg是一款开源的图像标注软件,专为机器学习的数据准备而设计。本简介提供的是适用于Windows操作系统的独立安装程序(EXE格式),便于用户快速下载和使用。 labelimg 标注工具的 Windows 版本提供免安装的 exe 文件,可以直接运行使用。