Advertisement

自制的数据标注小工具

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一个专为数据科学家和机器学习工程师设计的便捷数据标注工具。它简化了繁琐的手动标注过程，帮助用户更高效地进行图像、文本等类型的数据标注工作。 我制作了一个数据标注的小工具，它是基于LabelImg功能的简化版本，基本功能已经齐全。如果这是期末大作业的话，应该能拿到95分左右的成绩。但是请注意不要直接复制使用，并且要标明来源。最终解释权归浙财荒甜鱼所有。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 自制的数据标注小工具
    优质
    这是一个专为数据科学家和机器学习工程师设计的便捷数据标注工具。它简化了繁琐的手动标注过程，帮助用户更高效地进行图像、文本等类型的数据标注工作。 我制作了一个数据标注的小工具，它是基于LabelImg功能的简化版本，基本功能已经齐全。如果这是期末大作业的话，应该能拿到95分左右的成绩。但是请注意不要直接复制使用，并且要标明来源。最终解释权归浙财荒甜鱼所有。
     
  • 数据标注的人工工具
    优质
    数据标注人工工具是指辅助数据标注人员进行高效、准确工作的软件或平台。这些工具能够提高机器学习和人工智能项目中训练数据的质量与效率。 最近我的一个小伙伴提出了一个新的需求：需要对训练样本进行人工标注，在复杂场景的图片中框选出气压表，并且要标注出具体的气压值以及该气压表在图像中的位置信息。为了实现这个功能，我们考虑使用OpenCV库里的鼠标框选功能来开发一个小工具。
     
  • 目标检测标注工具-数据集标注
    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。
     
  • 人工智能数据标注工具-精灵标注
    优质
    精灵标注是一款专为人工智能开发者设计的数据标注工具，致力于提升数据标注效率与准确性。它支持多种数据类型和灵活的工作流程配置，助力AI训练更高效。 精灵标注是一款全面的人工智能数据标注工具，涵盖了图片分类、图片框选标注、文本实体标注以及视频追踪标注等多个领域。
     
  • LabelImg_v1.8.0_YOLO数据集标注工具
    优质
    LabelImg v1.8.0是一款专为YOLO数据集设计的手动图像标注软件，支持快速、高效地对目标进行边界框绘制与分类标注。 GitHub上有Release版本的软件，但由于网络限制无法直接下载。我已经通过梯子成功下载并分享给大家。无需配置环境即可直接运行。与原版相比，仅对图标进行了更改。如果在使用过程中出现问题，请删除用户目录下的.labelImgSettings.pkl文件以解决问题。需要注意的是，exe文件所在的路径不能包含中文字符，而图片和生成的标签所在目录则没有这种限制，可以是中英文混合或纯英文路径。
     
  • 语音数据标注工具在数据标注中的应用.pptx
    优质
    本PPT探讨了语音数据标注工具在现代数据标注流程中的重要性及其具体应用，分析其如何提升效率与准确性，并讨论面临的挑战及未来发展趋势。 ### 数据标注：语音数据标注工具 #### 一、引言 随着人工智能技术的快速发展，语音识别、自然语言处理等领域应用越来越广泛。高质量的语音数据是训练这些算法的基础，而语音数据标注则成为了一个关键环节。本段落将详细介绍如何使用Praat这一专业工具进行语音数据的标注工作。 #### 二、Praat简介 Praat是一款免费的多平台语音分析软件，在语音学研究领域应用广泛。它不仅能帮助研究人员进行语音信号分析，还具有强大的语音数据标注功能。通过Praat，用户可以方便地对语音文件导入、标注和编辑等操作。 #### 三、语音数据标注流程详解 ##### 3.1 导入语音文件 我们需要将待标注的语音文件导入到Praat中。具体步骤如下： 1. **启动Praat**：打开Praat软件。 2. **选择文件**：点击菜单栏中的“File”选项，然后选择“Open”，在弹出对话框中找到并选中需要导入的语音文件。 3. **打开文件**：点击“打开”，此时语音文件将出现在工作区。 ##### 3.2 生成TextGrid文件 生成TextGrid文件是进行语音标注的第一步。这种格式可以保存多层不同类型的标注信息，方便后续处理和分析。 1. **选中语音文件**：确保当前工作区内已加载所需语音文件。 2. **创建TextGrid**：点击菜单栏中的“Annotate”，选择“To TextGrid...”。根据提示完成语音文件的分层设置（通常分为音节、词、句子三层）。 3. **查看TextGrid**：完成后，会自动关联到工作区内的语音文件，并显示在其中。 ##### 3.3 编辑语音和TextGrid文件 为了更准确地进行标注，我们需要对语音文件和对应的TextGrid文件进行编辑： 1. **同时选中文件**：确保已选择相应的语音文件及其对应TextGrid。 2. **查看与编辑**：点击菜单栏中的“View & Edit”，此时可以查看波形图以及各个层级的文本，并对其进行修改。 ##### 3.4 标注分界线 在进行语音转写之前，需要先确定每个音素或单词之间的边界： 1. **调整时间轴**：使用鼠标拖动标记点来设定边界位置。 2. **插入分界线**：通过点击工具栏按钮或者快捷键添加所需分界线。 ##### 3.5 给边界区域添加文字 最后一步是在已经确定边界的区域内输入相应的文本标注： 1. **选中边界**：选择需要增加文本的特定范围。 2. **输入文本**：在弹出框内填写音素、单词等描述信息。 #### 四、总结 通过对Praat软件的功能介绍以及详细的语音数据标注流程讲解，可以看出它是一款功能强大且易于使用的工具。除了支持多种格式文件导入外，还能灵活地进行多层次的标注操作。掌握这些基本步骤可以显著提高工作效率和准确性。 在处理语音数据时选择合适的工具有助于提升效率与质量。Praat作为一款开源免费软件，在满足大多数需求的同时还提供了丰富的自定义选项，是语音数据分析领域的理想助手。
     
  • 自制【CAN数据实时分析小工具】
    优质
    本工具是一款用于实时解析和显示汽车CAN总线数据的小型软件应用程序。它帮助用户直观地监控车辆性能，并进行故障排查与研究开发。 1. 解析*.dbc文件格式。 2. 分析由CANTest保存的CAN数据（txt文件），并将其转换为易于理解的数据形式。 3. 展示特定帧ID的内容实时曲线图。 4. 接收实时CAN数据，并翻译后保存为txt文件。 5. 可以发送和接收用于调试的CAN数据。
     
  • 基于YOLOv5的人脸数据自动标注工具开发
    优质
    本项目旨在开发一款基于YOLOv5算法的人脸数据自动标注工具，以提高人脸检测与标注的工作效率和准确性。 在当今的计算机视觉领域，人工智能技术已经发展得相当成熟，特别是在人脸识别方面。本段落将深入探讨基于YOLOv5的智能人脸数据标注工具，它能够实现人脸数据标注的自动化，大大提高了工作效率，并降低了人为错误的可能性。该工具允许用户自定义人脸检测模型并导出多种格式的标签（如PASCAL VOC XML、MS COCO JSON以及YOLO TXT），以适应不同的项目需求。 理解YOLOv5的重要性至关重要。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，以其高效和准确而广受赞誉。YOLOv5是该系列的最新版本，在前几代的基础上进行了优化，提升了检测速度与精度。在训练深度学习模型时，高质量的数据标注至关重要，尤其是对于复杂的人脸识别任务而言。传统的手动标注过程耗时且容易出错，因此基于YOLOv5的自动人脸数据标注工具应运而生。 该工具的核心在于其自定义人脸检测模型功能。用户可以根据自己的需求调整模型参数（如针对特定年龄、表情或光照条件进行优化），使模型能够更好地适应实际应用中的各种场景，并提升整体的人脸检测性能。 此外，该工具支持多种标签格式的导出，这是非常实用的功能。PASCAL VOC XML是一种广泛用于图像注解的标准格式，包含每个对象的边界框信息及对应的类别标签；MS COCO JSON则提供了丰富的实例分割和关键点信息；而YOLO TXT直接对应于YOLO模型输入，便于训练使用。这些多样化的输出选项使该工具能够无缝集成到各种机器学习与深度学习框架中。 在实际操作过程中，用户导入需要标注的图像数据集后，利用内置的YOLOv5模型对图像进行初步的人脸检测；接着调整或确认结果、添加或修正边界框，并选择合适的格式保存标注。整个流程简单高效，极大地减轻了数据准备阶段的工作负担。 人脸数据标注工具的自动化是人工智能领域的一大进步，不仅加速了训练进程，也为研究人员和开发者提供了更多可能性。通过自定义模型与多格式导出功能，可以构建更精准的人脸识别系统，并为安全监控、人证对比及社交网络等应用场景带来更高的智能化水平。 基于YOLOv5的智能人脸数据标注工具是计算机视觉和人脸识别领域的重要技术手段，以自动化和灵活性为核心优势。它有助于提升数据标注的质量与效率，推动人工智能技术的发展。对于处理大量人脸数据的项目而言，掌握并运用这类工具无疑会成为提高竞争力的关键因素。
     
  • 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
    优质
    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。