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Yolo-Mark标记工具

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简介:
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。

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客服
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  • Yolo-Mark
    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。
  • 预编译的Windows YOLO-Mark
    优质
    预编译的Windows YOLO-Mark是一款为Windows用户特别设计的一键式目标检测工具包,它基于YOLO算法,提供快速高效的物体识别功能。 编译好的Windows版YOLO-Mark已准备好使用。请确保安装了必要的依赖项,并按照相关文档进行操作以开始标注工作。如果有任何问题或需要帮助,请参考项目主页上的常见问题解答部分,或者联系项目的维护者寻求支持。
  • Mark图片_支持文本和图像
    优质
    Mark是一款功能全面的图片标注工具,用户可以轻松进行文本与图像标注工作。它适用于多种场景,操作简便且高效,为用户提供便利的工作体验。 这是一份用于文字识别的切分工具介绍。不同的模型可能需要使用不同类型的工具。以下是压缩包内各文件夹的具体含义: - data 文件夹:包含原始数据(img)。 - text_detection 文件夹下的 data 子文件夹:存放经过切分后进行目标检测的数据。 - text_recognition 文件夹: - 下层的 annotation.txt 文件列出所有图片及其标注,格式为“图片名称\t标注文字”。 - images 文件夹包含从原始数据中切割出来的文本图像。 使用的识别模型是 CRNN。将数据放入 data 文件夹后,请双击 mark.cmd 脚本段落件以开始使用该工具。
  • YOLO高效图像
    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)。
  • Yolo数据集BBox和LabelImg
    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。
  • YOLO训练数据-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。
  • 对象ObjectMarker.exe
    优质
    ObjectMarker.exe是一款功能强大的图像编辑辅助软件,专为设计师和开发者设计。它允许用户在屏幕截图或图片上添加自定义标记和注释,极大提升了工作效率与创意表达。 用于生成机器学习正样本的标注工具包含详细的使用说明以及图片格式批量转换功能(通过bat文件实现)。
  • VOC到YOLO注文件转换
    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。
  • 面部特征
    优质
    面部特征标记工具是一款专为图像处理和人脸分析设计的应用程序。它能够精准识别并标注面部的关键点,广泛应用于人脸识别、表情识别及虚拟现实等领域。 人脸属性标注工具是一款基于Matlab R2017b开发的专业软件,主要用于处理和分析人脸图像,并对各种特征进行精确的标注。该工具具备18类不同的属性标注功能,涵盖了性别、年龄、表情、眼镜等广泛的人脸特性。在图像处理和计算机视觉领域中,这样的工具对于人脸检测、识别以及机器学习模型训练至关重要。 以下是对这18类人脸属性的具体介绍: 1. **性别**:区分男性与女性。 2. **年龄**:通过算法估计人物的年龄段。 3. **表情**:识别愤怒、快乐、悲伤等基本情绪。 4. **眼镜**:标记是否佩戴眼镜,适用于安全监控和视力研究场景。 5. **头发颜色**:区分手黑发、棕发及金发等多种类型。 6. **胡须/胡子**:标注男性脸部的胡须存在情况及其种类。 7. **嘴唇状态**:如闭合或微笑等不同形态。 8. **眼睛状态**:是否睁开,眨眼次数等信息记录。 9. **眉毛形状**:识别各种眉形特征。 10. **面部遮挡物**:包括口罩、帽子等影响人脸识别准确性的因素。 11. **皮肤色调**:用于肤色分类和分析研究。 12. **面部分区**:如额头、鼻子及脸颊,为细致的面部特征分析提供基础数据支持。 13. **脸部轮廓**:定义人脸边缘,有助于图像分割与三维建模工作。 14. **脸部朝向**:判断是否正对镜头,影响人脸识别效果。 15. **头部姿态**:识别头部倾斜和旋转角度等信息,适用于追踪及姿势分析应用场合。 16. **脸部比例**:如眼睛间距、鼻子长度等数据采集与记录。 17. **脸部特征点定位**:确定眼睛、鼻子及嘴巴的具体位置坐标。 18. **笑容程度量化**:测量微笑强度,可用于情绪识别或社交互动研究。 Matlab R2017b作为强大的数学计算和数据分析平台,提供了高效的数据处理能力以及丰富的图像处理库。用户能够利用该工具对大量人脸图像进行快速标注,并生成用于训练深度学习模型的数据集。这些模型可以进一步应用于人脸识别系统、情感分析及虚拟现实等多个领域。 此外,这款软件可能包含直观的用户界面(UI),使得非专业人士也能轻松操作;同时提供脚本和函数接口给开发者使用,方便自定义功能或与其他Matlab程序集成。通过应用该工具,研究人员与开发人员能够提高工作效率并减少手动标注工作量,从而更加专注于模型优化及性能提升。 综上所述,人脸属性标注工具是一个集多功能于一身且易于使用的软件,在人脸识别、数据分析和机器学习等多个领域中发挥着重要作用。利用此工具可以更好地理解和使用人脸图像数据,并推动相关技术的发展。
  • AVClass:恶意软件
    优质
    AVClass是一款用于识别和分类计算机病毒及恶意软件的专业工具,它能够帮助安全研究人员快速、准确地标注样本,促进恶意代码分析和防护技术的发展。 AVClass 和 AVClass2 是用于标记/分类恶意软件样本的 Python 工具。您可以将大量恶意软件样本的 AV 标签(例如 VirusTotal JSON 报告)作为输入,它们会从每个样本中提取标签并输出结果。原始的 AVClass 仅输出家族名称(即,家族标签)。默认情况下,它为每个样本输出最可能的家族名称(如 zbot、virut),还可以列出在该样本中发现的所有替代家族名称及其排名。 相比之下,较新的 AVClass2 还会额外输出其他标签来描述恶意软件类别(例如蠕虫、勒索软件或灰色软件)、行为特征(例如垃圾邮件、DDoS 攻击)和文件属性(如打包过的文件、Themida 加固等)。举个例子,在使用示例输入文件时,运行 AVClass2 命令可以展示这些不同之处。