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Yolo数据集标注工具BBox和LabelImg工具

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简介：
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。

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  • Yolo数据集标注工具BBox和LabelImg工具
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • LabelImg和LabelMe.zip标注工具
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 图像标注工具：labelImg
    优质
    LabelImg是一款开源的图形界面图像标注软件，广泛应用于物体检测和识别任务中，支持多种数据格式，便于开发者训练机器学习模型。 我找到了一些需要编译的工具，于是制作了一个可以直接使用的exe包。这个图像标注工具对于模型训练非常有帮助。
     
  • LabelImg图片标注工具
    优质
    LabelImg是一款开源的图像标注软件，专为机器学习项目设计，支持多种格式数据集的创建和编辑，帮助开发者高效地进行目标检测与识别模型训练。 LabelImg图片标注工具有需要的朋友可以自行获取并解压运行。
     
  • LabelImg图像标注工具
    优质
    LabelImg是一款开源的图像标注软件，主要用于计算机视觉领域中的对象检测和图像识别任务。它支持多种格式的数据集，并提供用户友好的界面进行注释和标签管理。 labelImg是一款开源的图片标注工具，允许用户在上面画框并标注对应的类别。该工具使用Python和Qt开发，并将标注信息保存为xml文件。
     
  • labelImg是用于yolov5的数据标注工具
    优质
    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。