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LabelImg v1.8.0是一款用于yolo数据集标注的工具。

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简介：
GitHub平台提供了Release版本的程序，然而由于网络限制，通常情况下无法成功下载，经过配置梯子后，我将其下载下来并分享给大家。该程序无需进行环境配置，可以直接运行。与原始版本相比，仅对图标进行了调整。如果运行过程中出现错误，请删除用户目录下的“.labelImgSettings.pkl”文件以解决问题。请务必注意，在存放exe文件的路径中不能包含中文字符；图片以及生成标签的目录位置则不作限制，无论是使用中文字符还是英文字符均可正常工作。

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  • Yolo数据集标注工具BBox和LabelImg工具
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    简介：Yolo数据集标注工具有BBox与LabelImg两款常用软件。BBox专为YOLO设计，支持高效边界框标注；LabelImg则功能更全面，适用于多种目标检测任务的数据准备。 BBox-Label-Tool 和 Labelimg 都是用 Python 编写的工具，运行代码即可对图片进行标注，将图片放在对应的 img 文件夹中非常方便。这两个工具都可以使用，但一般更常用的是 Labelimg 工具。我两个都试过，现在用的是 Labelimg。
     
  • labelImg是用于yolov5的数据标注工具
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    LabelImg是一款广泛使用的开源GUI应用程序，专为YOLOv5等机器学习模型提供图像注释服务，帮助用户高效地创建训练数据集。 labelImg 是一种主要用于为 yolov5 进行数据标注的工具。
     
  • baozheng:bazheng（包铮）是一款用于数据标注评估的工具
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    baozheng:bazheng（包铮）是一款专为数据标注团队设计的高效评估工具，能够帮助用户快速准确地进行数据质量控制和效率提升。 【包铮数据标注评判系统详解】 包铮是一款专为数据标注领域设计的评判系统，旨在提高数据处理效率与准确性，特别是在人工智能（AI）项目中，高质量的数据标注是训练模型的关键步骤。这个开源项目提供了一个标准化平台，使得标注工作可以更有序、高效地进行，并且方便后期的质量检查。 ### 系统功能 - **数据管理**：包铮系统支持多种格式的数据导入和导出，包括图像、文本、音频等，确保数据处理的灵活性。 - **任务分配**：系统允许管理员将标注任务分配给不同的团队或个人，便于协作与管理。 - **实时标注**：用户可以在平台上直接对数据进行标注，并且可以实时保存进度，减少丢失的风险。 - **质量控制**：通过设定规则和标准，系统能够自动检测标注的准确性和一致性，确保数据的质量。 - **审核机制**：提供标注结果的二次确认功能，以保证最终结果无误。 - **统计分析**：生成详细的统计数据报告，帮助管理者了解进度及团队表现。 ### 开源优势 - **社区支持**：作为开源项目，包铮拥有活跃的开发者社区，不断有新的更新和优化。用户可以贡献代码共同推动系统进步。 - **定制化**：根据需求对系统进行个性化配置，包括添加特定工具或功能。 - **降低成本**：相比商业软件，开源降低了企业引入数据标注平台的成本。 - **安全性**：源码透明公开，便于审查以提高系统的安全性和可靠性。 ### 使用流程 1. 安装部署 2. 数据上传 3. 任务创建与分配 4. 标注工作执行 5. 质量检查（自动或人工） 6. 导出数据供后续使用 ### 技术栈与架构 - **前端**：通常采用React或Vue等现代框架，实现用户友好的界面交互。 - **后端**：可能基于Node.js或Python的Web框架如Express或Django处理API请求和管理。 - **数据库**：MySQL、PostgreSQL或者MongoDB存储数据。 - **版本控制**：使用Git进行代码管理和维护。 ### 学习与进阶 熟悉官方文档，了解安装配置及使用方法。参与社区论坛讨论，解决遇到的问题并分享经验。具备编程能力的用户可以尝试修改源码，并提交Pull Request为项目做贡献。 包铮数据标注评判系统凭借其开源特性、丰富功能以及强大支持，在提升效率方面表现卓越，无论是初学者还是专业团队都能从中受益匪浅。通过熟练掌握和利用该系统，能够显著提高AI项目的成功率。
     
  • VOTT与LabelImg标注数据集工具.zip
    优质
    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。
     
  • 用于标注数据集的labelImg软件包
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    LabelImg是一款开源、跨平台的图像注释工具，专为机器学习和计算机视觉任务设计。它支持多种格式的数据，并提供用户友好的界面进行边界框及多边形标注。 labelImg软件包用于对数据集进行标注。
     
  • LabelImg标注工具
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，主要用于为机器学习和计算机视觉项目创建边界框、分割和其他形式的注释。 在使用机器学习进行目标检测的过程中，原始图片的标注非常重要。该工具的作用是在原始图像中标注出目标物体的位置，并为每张图片生成相应的xml文件来表示目标的标准框位置及类别信息。
     
  • LabelImg标注工具
    优质
    LabelImg是一款开源的图像标注软件，主要用于为机器学习项目创建边界框、多边形和点等注释数据。 labelImg用于标记图片数据。标记完成后可用于训练模型。
     
  • LabelImg-点标注工具
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    LabelImg是一款开源的图形界面应用程序，用于图像和视频的手工标注，支持多种数据格式，便于机器学习领域的目标检测与识别。 labelimg是我认为最好用的深度学习目标框标注工具。最近我开始尝试标注关键点，试用了许多工具但都不满意，于是我们对labelimg的源码进行了修改，使其能够支持关键点标注。如果您有更好用的关键点标注工具，请分享一下。
     
  • LabelImg标注工具的安装
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，用于为机器学习项目的手工标记。本教程将指导用户完成LabelImg的安装过程，涵盖各种操作系统环境。 LabelImg 是一个强大的开源图像注释工具，专为创建用于机器学习和计算机视觉项目的数据集而设计。它允许用户轻松地标注图像，以便于训练模型进行目标检测和图像识别任务。这款工具是由 Python 编写，并利用 Qt 库构建其图形用户界面，确保了跨平台的兼容性，在 Windows、Linux 和 macOS 上均可运行。 LabelImg 支持多种常见的图像格式，包括 JPG、PNG 和 BMP 等。它的主要功能如下： 1. **边界框标注**：允许用户为图像中的对象创建矩形边界框以确定其位置和大小。 2. **多边形注释**：除了绘制矩形外，还支持使用多边形来标注形状不规则的对象，提升精确度。 3. **多种标签格式支持**：LabelImg 支持 PascalVOC、YOLO 和 CreateML 等三种主流的图像数据集标签格式。这些格式都是机器学习领域常用的文件类型。 此外，LabelImg 设计简洁直观，操作高效方便，极大地提升了用户标注大量图像的速度和效率。用户可以根据需要添加新的类别标签来区分不同类型的物体。 安装 LabelImg 时首先确保已安装 Python 环境，并通过命令行验证版本是否正确。接着使用 `pip` 安装工具并根据提示解决可能遇到的 pip 版本问题。成功后，输入 `labelimg` 启动程序即可开始使用。 在 LabelImg 中操作简便且高效。用户可以通过选择“YOLO”或“VOC”模式来决定保存标注文件格式，并利用快捷键如 `w` 开始创建边界框，拖动鼠标进行框选，在弹出的类别选择框中添加相应的标签后点击保存按钮即可完成。 以下是 LabelImg 的一些常用快捷键： - `w`：开始或编辑当前对象的边界框。 - `a`：切换到多边形标注模式。 - `d`：删除选定的对象。 - `s`：保存当前标注结果。 - `c`：更改类别标签。 - `r`：重置当前位置的选择框或者多边形位置设置为默认状态。 - `z/x` ：撤销或重复上一步操作。 - `esc`: 退出编辑模式。 LabelImg 提供了一个简单易用、功能全面的解决方案，对于需要构建自定义数据集的机器学习和计算机视觉开发者来说非常有用。通过熟练掌握其使用方法和快捷键，可以显著提升标注工作的质量和速度。
     
  • LabelImg和LabelMe.zip标注工具
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    LabelImg和LabelMe是流行的图像标注软件，用于计算机视觉项目中的数据准备。LabelImg以本地化操作简便著称，而LabelMe则提供在线协作功能。两者都支持多种格式输出，便于机器学习模型训练。 labelme 和 labelImg 是两款常用的图像标注工具。其中，labelme 生成的是 json 格式的文件，而 labelImg 则生成 xml 文件。这两款软件都非常好用，在 Windows 系统上可以直接运行使用。