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Qt深度学习图片标签工具的开源代码

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简介：
这是一个基于Qt框架开发的深度学习图像标签开源项目。该项目提供了一套高效、用户友好的界面，用于对大量图片进行标注和分类，以支持机器学习算法训练需求。 支持深度学习VOC2007、YOLO txt、多边形图像分割xml和多边形图像分割Jason格式的数据处理。

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  • Qt深度学习图片标签工具的开源代码
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    这是一个基于Qt框架开发的深度学习图像标签开源项目。该项目提供了一套高效、用户友好的界面，用于对大量图片进行标注和分类，以支持机器学习算法训练需求。 支持深度学习VOC2007、YOLO txt、多边形图像分割xml和多边形图像分割Jason格式的数据处理。
     
  • 图片标签生成代码（Python）（深度学习应用必备）
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    本代码利用Python编写，结合深度学习技术实现高效准确的图片标签自动生成。适合开发者与研究者快速集成至项目中使用。 给包含在文件夹下的图片添加标签（使用Python） ```python #!/usr/bin/env python import sys import os.path if __name__ == __main__: # if len(sys.argv) != 2: # print usage: create_csv # sys.exit(1) BASE_PATH=E:/k SEPARATOR=; fh = open(C:\\Users\\lbn\\Desktop\\aa.txt, w) for dirname, dirnames, filenames in os.walk(BASE_PATH): for subdirname in dirnames: subject_path = os.path.join(dirname, subdirname) ``` 这段代码的主要目的是遍历指定文件夹下的所有子目录，并为每个子目录创建一个文本段落件以记录相关信息。注意在实际使用中，需要根据具体需求调整路径和操作细节。
     
  • 深度学习学习工具箱源代码
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    深度学习学习工具箱源代码提供了全面且实用的资源和功能，帮助开发者和研究人员更高效地进行深度学习模型的设计、训练及调试。此工具箱包含大量预构建模块与示例项目，支持多种编程语言和框架，极大地简化了复杂算法实现过程，加速人工智能领域的创新与发展。 deeplearning学习工具箱的源代码可以下载并解压后直接使用。通过参考这些源代码，可以帮助理解CNN、DNN、SAE和DBN等各种模型。非常感谢作者的分享。
     
  • 深度学习标注工具3.0源码
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    深度学习标注工具3.0源码是一款专为开发者设计的开源软件包，用于加速大规模数据集的预处理过程。该版本优化了用户界面，并引入了多项新功能以提升标注效率和准确性。 公司从事图像识别领域的工作，我开发了一款模型标注工具。该工具使用画板进行渲染标注，并且是学习画板的一个不错案例。此外，它还可以用于对深度学习样本进行标注，具体需求可以根据实际情况调整更改。 软件特色（1.0版本）： 1. 多分类管理。 2. 拖放图片自动复制整理并序列命名。 3. 标注结果自动保存。 4. 实时预览标注矩阵与核心点等信息。请注意，该工具的核心点并非重心点，用户需要根据实际情况进行修改（代码中已有相关说明）。 5. 根据图像明暗程度自动标注（稳定性有待考量，未来可能会尝试引入分水岭算法）。 6. 实时显示鼠标位置与标注坐标位置。 7. 内置多种位图处理算法，如二值化、灰度调整和降噪等，方便进行图像预处理。 8. 用户可以自行发现更多功能。 在同事使用过程中提出了各种需求。以下是3.0版本的更新内容： 1. 可以更改不同类型的标注颜色。 2. 通过按钮导入图片的功能已添加。 3. 自动修改注册表设置，解决了一些Windows 10系统中无法拖放的问题。 4. 增加了批量合并分类并重命名导出文件的功能。 5. 新增子物体的标注功能。 6. 界面布局得到优化改进。 7. 支持使用鼠标中间键进行图片拖动操作。 8. 软件支持各种尺寸大小的图像标注。
     
  • 视频图片标注工具_支持深度学习
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    这是一款专为深度学习设计的高效视频和图片标注工具，能够帮助用户快速准确地完成数据标注工作，提高模型训练效率。 图像标注工具支持图片和视频的多种标注方式，包括矩形、多边形、直线、折线、圆以及点。该工具还集成了许多实用的小功能，显著提高了标注效率。具体的功能细节可以参考相关文档或博客文章进行详细了解。
     
  • LabelImg：深度学习图像标注工具
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    LabelImg是一款开源的图形界面应用程序，专为深度学习项目中的图像标注设计。它支持多种格式的数据集，并提供高效的注释功能，帮助用户快速准确地完成目标检测和分类任务所需的标签制作。 在进行深度学习模型训练的过程中，需要大量的带有标注的样本数据。人工完成这些标注任务既耗时又费力。为了应对这一挑战，LabelImg这款工具应运而生，它提供了一个简单易用且效果良好的解决方案来帮助用户进行图像标注工作。
     
  • MATLAB代码的深度学习工具包
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    MATLAB的深度学习工具包提供了一套全面的功能，用于设计、训练和部署深度神经网络。它支持各种网络架构，并简化了数据预处理与后处理流程。 SAE（稀疏自编码器）、CNN（卷积神经网络）、DBN（深度信念网络）、NN（神经网络）、CAE（自编码器）以及Deep Learning（深度学习）都是AI（人工智能）和Machine Learning（机器学习）领域的重要技术。
     
  • LabelMe深度学习标注工具
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    LabelMe是一款功能强大的在线图像注释和标注工具，专为支持计算机视觉中的深度学习研究而设计。它允许用户手动绘制多边形边界框来标记对象，并提供灵活的数据管理和导出格式以适应各种机器学习平台的需求。 LabelMe是一个深度学习的标注工具，用于图像数据集的创建与管理。它提供了一个交互式的网页应用界面，用户可以通过简单的操作对图片中的物体进行框选、绘制多边形等标记，并且可以添加文本标签来描述不同类型的对象或场景信息。此外，该软件支持自定义类别和属性设置等功能，大大提高了标注效率并减少了人工错误的可能性。
     
  • 深度学习模型的标签（label.txt）
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    深度学习模型的标签文件包含了训练深度学习算法所需的数据标注信息，是监督学习中不可或缺的一部分，直接影响模型的学习效果和预测准确性。 该文件是深度学习课程下载的学习模型配套标签文件，可用于学习Android开发、机器学习等内容，欢迎有需要的朋友下载。
     
  • 【AI开源项目】一键抠图的深度学习工具
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    这是一款基于深度学习技术的一键抠图工具，旨在帮助用户轻松实现图片背景去除。项目开放源代码，便于开发者进行二次开发和使用。 对于漫画翻译人员来说，需要去除原有漫画的对话框和背景文字，并将其替换为读者使用的语言。由于一本漫画可能有数万个对话框和对话，因此工作量是很大的。现在，抠图的工作可以基本上被自动化了。有了 TensorFlow，就可以快速实现一键抠图，将漫画图像中的所有文字一键去除。 项目名为SickZil-Machine，作者提供了一个视频展示这一工具的效果。