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目标检测数据集制作-使用LabelImg工具自定义深度学习标注数据集

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简介:
本教程详解如何利用LabelImg工具创建和定制深度学习的目标检测数据集,涵盖从基础操作到高级技巧的应用。 LabelImg的安装教程如下: 1. 首先需要确保电脑上已安装Python环境。 2. 打开命令行工具(如Windows下的CMD或PowerShell,Linux/MacOS下的Terminal)。 3. 在命令行中输入`git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git`来克隆LabelImg的代码仓库到本地电脑上。 4. 进入克隆下来的文件夹内,使用命令`cd labelImg`进入该目录。 5. 安装依赖项:运行命令`pip install -r requirements.txt`以安装所需的Python库。 6. 接下来需要配置Qt和PyQt。根据操作系统选择合适的版本进行下载并按照指示完成安装过程。 7. 在labelImg文件夹内找到“labelImg.py”这个脚本,双击它或在终端中运行`python labelImg.py`来启动LabelImg程序。 以上步骤可以帮助用户顺利完成LabelImg的安装与配置工作。

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客服
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  • -使LabelImg
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    本教程详解如何利用LabelImg工具创建和定制深度学习的目标检测数据集,涵盖从基础操作到高级技巧的应用。 LabelImg的安装教程如下: 1. 首先需要确保电脑上已安装Python环境。 2. 打开命令行工具(如Windows下的CMD或PowerShell,Linux/MacOS下的Terminal)。 3. 在命令行中输入`git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git`来克隆LabelImg的代码仓库到本地电脑上。 4. 进入克隆下来的文件夹内,使用命令`cd labelImg`进入该目录。 5. 安装依赖项:运行命令`pip install -r requirements.txt`以安装所需的Python库。 6. 接下来需要配置Qt和PyQt。根据操作系统选择合适的版本进行下载并按照指示完成安装过程。 7. 在labelImg文件夹内找到“labelImg.py”这个脚本,双击它或在终端中运行`python labelImg.py`来启动LabelImg程序。 以上步骤可以帮助用户顺利完成LabelImg的安装与配置工作。
  • 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。
  • -
    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。
  • 与识别算法训练
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    本研究专注于开发和应用自定义标注的数据集来优化深度学习中的目标检测与识别算法,旨在提高模型在特定任务上的准确性和效率。 我制作了一个数据集用于无人机巡检环境下的目标检测与识别任务。该数据集包含1052张图片,并分为四类:树木、电力塔架、四旋翼和房屋。数据集严格按照VOC2007格式进行标注,可以直接应用于深度学习的目标检测算法(如Faster R-CNN 和 YOLO)的训练中。这是第二部分的数据集,包含后552张图片,前一部分会单独上传。
  • labelimg 的分割 Python 转换为
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    本篇文章介绍如何使用Python脚本将LabelImg工具创建的语义分割标注数据转换为适合目标检测模型训练的数据格式,助力计算机视觉任务开发。 Python 可以将 labelimg 标注的分割数据集转换为目标检测数据集。这种处理方法适用于需要从分割任务过渡到目标检测任务的情况。
  • 优质
    深度学习的数据集标注涉及为训练模型准备高质量数据的过程,包括图像分类、目标检测等多种任务,是提升AI应用准确性的关键步骤。 主要用于图像中的目标检测,能够快速准确地标记出目标的具体位置,方便用户进行训练和测试工作,大大减轻了人工标注的工作量。
  • 坑洼积水
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    本数据集专为深度学习设计,聚焦于识别与分类图像中的坑洼和积水区域,旨在提升道路安全监控系统的精确度。 这是一个深度学习积水目标检测数据集——坑洼积水数据集,里面的数据都是我自己仔细标注的,包含了很多细节。如果有兴趣的话可以尝试使用一下。
  • 之人头001
    优质
    本数据集为目标检测深度学习之人头数据集001,包含大量标注的人脸边界框图像,旨在提升人头识别与定位算法精度。 深度学习-目标检测-人头数据集包含7581张各种场景的人头图像,每张图像都有对应标记文件来标明人头位置。该数据集用于训练深度学习中的人头目标检测模型。 由于系统对文件大小的限制,需要将此数据集分为两个文件进行下载。“深度学习-目标检测-人头数据集001” 文件在下载后需继续下载另一个名为“深度学习-目标检测-人头数据集002”的文件。请在同一目录下解压这两个文件以完成整个数据集的安装和使用。
  • VOTT与LabelImg.zip
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    本资源包包含VOTT和LabelImg两款主流的数据集标注工具,适用于图像及视频中的目标检测、分类等机器学习任务。 Maix Hub 提供的图片标注工具。
  • 中的——密人头002
    优质
    本研究专注于利用深度学习技术进行目标检测,尤其针对复杂背景下的密集人头检测问题。通过构建特定的数据集,优化模型以提高在拥挤场景中的人脸识别精度和效率。 brainwash数据集是一个专门用于密集人头检测的数据集。该数据集通过在人群出现的各种场景下拍摄图像,并对这些人群中的人头进行标注而生成。它包含三个部分:训练集包括10769张图片,共81975个人头;验证集有500张图片,3318个人头;测试集则由500张图片组成,共计5007个人头。这个数据集非常适合用于密集人头目标检测的训练任务。 由于文件大小限制的原因,该数据集被分成了两个部分进行下载。“深度学习-目标检测-密集人头检测数据集001”是需要积分的部分,在成功下载并解压此文件后,请继续下载与之同属一个资源中的另一个文件,并在同一目录下解压即可。