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YOLO免环境训练与标注工具 - YOLO 8、4、3版本兼容

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简介：
简介：YOLO免环境训练与标注工具是一款便捷软件，支持YOLO v8、v4、v3模型的快速训练和数据标注，无需配置复杂开发环境。 Yolo免环境训练工具包括Yolo8标注工具及Yolo训练工具，支持的版本有：Yolo3、Yolo4以及最新的Yolo8（需要电脑配备NVIDIA显卡）。该工具有多种实用功能： 1. 自动化数据标注。 2. 支持自动截图功能。 3. V3和V4模型转换为GPU兼容格式。 4. 提供多种预训练模型，包括cfg、weights、bin param 和 pt 格式文件。具体可选的Yolo8模型有：yolo8l.pt, yolo8m.pt, yolo8n.pt, yolo8s.pt 以及 yolo8x.pt。 此外，该工具还支持在无需搭建环境的情况下直接进行训练操作。

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  • YOLO免环境训练与标注工具 - YOLO 8、4、3版本兼容
    优质
    简介：YOLO免环境训练与标注工具是一款便捷软件，支持YOLO v8、v4、v3模型的快速训练和数据标注，无需配置复杂开发环境。 Yolo免环境训练工具包括Yolo8标注工具及Yolo训练工具，支持的版本有：Yolo3、Yolo4以及最新的Yolo8（需要电脑配备NVIDIA显卡）。该工具有多种实用功能： 1. 自动化数据标注。 2. 支持自动截图功能。 3. V3和V4模型转换为GPU兼容格式。 4. 提供多种预训练模型，包括cfg、weights、bin param 和 pt 格式文件。具体可选的Yolo8模型有：yolo8l.pt, yolo8m.pt, yolo8n.pt, yolo8s.pt 以及 yolo8x.pt。 此外，该工具还支持在无需搭建环境的情况下直接进行训练操作。
     
  • YOLO训练数据标注工具-YOLO_Mark
    优质
    简介：YOLO_Mark是一款专为YOLO算法设计的数据标注软件，提供高效、精准的目标检测数据准备方案，助力机器学习项目快速推进。 自制的标注工具（下载后点击.cmd文件可直接运行），可以实现YOLO数据集的快速标注。自动生成所需的txt和dat文件无需转换，并且支持修改、删除等功能。
     
  • YOLO系列：无需环境配置的训练工具，具备多版本自动标注、模型转换及训练功能
    优质
    简介：YOLO系列是一款便捷高效的训练工具，集成了自动标注、模型转换和训练等功能，支持多个版本，无需繁琐的环境配置。 Yolo系列工具提供了免环境训练功能，并支持多版本的自动标注、模型转换与训练。它适用于YOLOv3、YOLOv4以及最新的YOLOv8（需要NVIDIA显卡）。该工具能够处理多种格式的可训练模型，包括cfg、weights、bin param和pt文件类型。 具体支持的预训练模型有：yolo8l.pt, yolo8m.pt, yolo8n.pt, yolo8s.pt 和 yolo8x.pt。此外，它还具备实用功能如自动标注、自动截图以及从V3-4版本到GPU环境下的转换能力，并且支持YOLOv8的免环境训练。 该工具的优势在于用户无需搭建复杂的开发环境即可进行模型训练和数据标注工作。
     
  • Darknet-YOLO深度学习训练工具包
    优质
    Darknet-YOLO深度学习训练工具包是一款基于Darknet框架实现的实时目标检测解决方案，采用YOLO算法，适用于快速部署和开发高性能计算机视觉应用。 在Windows系统下提供了一个已经打包好的darknet-yolo深度学习程序，只需准备自己的数据集即可进行训练。建议使用GPU以获得更好的性能，但仅需安装相应的驱动程序。如需要Linux版本，请私信联系我获取更多信息。
     
  • YOLO高效图像标注工具
    优质
    简介：YOLO（You Only Look Once）是一款快速且高效的实时物体检测系统，专为图像标注设计，能够准确、迅速地识别和标注图片中的目标。 YOLO快速图像标注工具附有使用说明书。资源并非本人原创，如果涉及侵权，请告知我（我会主动删除）。
     
  • UA-DETRAC数据集138252张（含训练集与测试集，附VOC及YOLO双格式标签，后者兼容YOLO算法）.zip
    优质
    本资源提供包含138,252张图像的UA-DETRAC数据集，涵盖训练和测试两部分，并配备VOC及YOLO两种格式的标注文件，便于用户直接应用于目标检测任务或进行YOLO模型训练。 【数据集说明】 1. 包含完整UA-DETRAC数据集，图片总数为138252张，并已划分成训练集和测试集。 2. 提供voc格式（xml）和yolo格式（txt）两种标签文件，与对应的图片一一匹配，支持多种目标检测算法直接使用。（如yolov3、yolov4、yolov5、yolov6、yolov7、ssd、centernet、yolox、PPYolo等） 【资源文件说明】 - DETRAC_Train_images_part1.zip和DETRAC_Train_images_part2.zip为训练集图片，由于体积过大而被分成了两部分上传，请下载后合并使用。 - DETRAC_Test_images.zip包含测试集的所有图片。 - DETRAC_Train_images_xml.zip 包含训练集中所有voc格式的标签文件。 - DETRAC_Train_images_yolo.zip 为训练集中yolo格式的标签文件集合。 - DETRAC_Test_images_xml.zip 提供了测试集中的voc格式标签文件。 - DETRAC_Test_images_yolo.zip 则是针对测试集提供的yolo格式标签。
     
  • 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。
     
  • VOC到YOLO标注文件转换工具
    优质
    本工具用于将VOC格式的标注数据高效转换为YOLO所需格式，支持批量处理和多种图像类型，助力快速进行目标检测模型训练。 将voc文件转换为yolov5所需的格式，只需提供xml文件地址以及txt文件地址即可完成转换，在转换完成后添加labels文件，这样就可以作为yolov5的数据集使用。
     
  • Yolo-Mark标记工具
    优质
    Yolo-Mark是一款专为机器学习设计的数据标注软件，特别适用于目标检测任务。它采用了YOLO（You Only Look Once）算法框架优化过的用户界面，帮助开发者和研究人员快速、准确地对图像数据进行标注，提高模型训练效率。 YOLO（You Only Look Once）是一种著名的实时目标检测系统，而YOLO-mark则是与之相关的图像标记工具。这个工具主要用于帮助用户在图像上标注出目标物体的位置，以便于训练YOLO或其他基于深度学习的目标检测模型。生成的标记文件通常包含目标的边界框坐标（x, y, w, h），这些坐标描述了目标在图像中的位置和大小。 `yolo-obj.cfg` 文件是 YOLO 模型的配置文件，它定义了网络架构、超参数以及类别数等关键信息。用户可能需要根据实际需求调整这些参数，例如更改检测类别、调整锚框大小或者修改学习率等，以优化模型的训练效果。 `train_obj.cmd` 和 `yolo_mark.cmd` 是批处理命令文件，它们通常包含了运行训练脚本或启动 YOLO-mark 软件的命令。`train_obj.cmd` 用于执行模型的训练过程，可能包含了数据预处理、模型加载、训练设置等指令；而 `yolo_mark.cmd` 则可能是启动 YOLO-mark 图形界面的命令，允许用户进行图像标记。 `opencv_world340d.dll` 和 `opencv_world340.dll` 是 OpenCV 库的动态链接库文件。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，广泛用于图像处理和分析；而 `opencv_ffmpeg340_64.dll` 则是 FFmpeg 库的一部分，FFmpeg 用于处理多媒体文件，包括视频和音频。这两个库在 YOLO-mark 中可能用于读取和处理图像。 `yolo_mark.exe` 是 YOLO-mark 的可执行文件，它是整个软件的核心部分，提供了图形用户界面，让用户可以方便地在图像上绘制边界框并保存标记信息。 `使用说明.txt` 文件提供了关于如何使用 YOLO-mark 的详细步骤和指导，包括如何打开图像、如何标记对象以及如何保存标记数据等。这对于初学者来说非常有用。 `data` 文件夹很可能包含了训练数据集，其中可能有原始图像和已经标记过的图像，或者是用于训练和验证的数据划分。 `yolo_mark.tlog` 文件可能是日志文件，记录了程序运行时的一些信息，如错误消息或调试信息。这对于排查程序问题非常有用。 YOLO-mark 是一款用于图像目标标记的工具，它结合了 YOLO 框架和 OpenCV 库，使得用户能够快速高效地标记图像数据，并为深度学习目标检测模型的训练提供准备。通过配置和使用这些文件，用户可以构建自己的目标检测系统，从数据预处理到模型训练直至最终的应用。
     
  • Darkent YOLO自定义数据标注与训练全流程示例说明
    优质
    本教程详细介绍在Darkent YOLO框架下进行自定义数据集的标注及模型训练全过程，涵盖工具使用、参数配置和效果评估等关键步骤。 Darkent YOLO自定义数据标注训练全流程的示例说明如下： 1. 准备工作：确保安装了必要的软件环境，并且已经下载并配置好darknet。 2. 数据集准备：收集或创建所需的图像数据，根据需求进行分类和标签制作。使用标准格式存储这些信息以便后续处理。 3. 标注工具选择与应用：利用合适的标注工具对图片中的目标物体进行精确框选及类别标记。 4. 配置文件编辑：调整darknet配置文件以适应特定的任务要求（如网络架构、学习率设置等）。 5. 训练模型：运行训练命令开始深度学习过程，期间需监控日志输出并适时调整参数优化效果。 6. 测试与评估：完成一轮或多轮迭代后测试新生成的YOLO模型性能，并依据实际情况做出相应改进。 以上步骤概述了Darkent YOLO从数据准备到最终模型构建的基本流程。