最近在做打标签的工作,为了与大家参考学习,总结了在windows的环境下,基于anaconda的图像标注工具labellmg的一种使用方法! 1 搭建anaconda 以前写过怎么搭建anaconda的文章,可以参考一下:https://www.cnblogs.com/Terrypython/p/9324575.html 2 打开spyder(anaconda会默认安装),如下图: 3 打开labelImg-master中的labellmg文件(见后边的百度云链接) 4 运行labellmg文件

Wps 2013 拼音标注两种方式分析 太阳火神的漂亮人生 (http://blog.csdn.net/opengl_es) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:太阳火神的漂亮人生 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:iOS.Android.Html5.Arduino.pcDuino.否则,出自本博客的文章拒绝转载或再转载,谢谢合作. 本篇确实与技术无关.仅仅是为了给孩子做点语文复习题. 只是,能够联想一下,在 iOS 和 Android

LabelImg是一个图形图像注释工具. 它是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面. 注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式.Besdies,它也支持YOLO格式 LabelImg Win&Linux版 下载 https://tzutalin.github.io/labelImg/ LabelImg 操作描述 https://github.com/tzutalin/labelImg Steps (YOLO): (注意不同的网络标注形式可能不相同,

1.下载安装 3.4正式版([坑]不要最新版,有可能进度卡在这个位置不动,等了半个小时也没什么反映,) http://downloads.mongodb.org/win32/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-v3.4-latest-signed.msi?_ga=2.7045623.410933966.1512521590-461885398.1512521590 安装时选择,custom,选择路径 d:\MongoDB ([坑]如果默认安装在 有program

构造数据集的流程 视频文件  >>  ffmpeg处理  >>  图片集  >>  labelImg进行标注  >>  标注好的数据集 准备ffmpeg 通过官方下载地址进行下载,根据自己的机器类型进行选择 将下载好的压缩包解压(为了方便,我将文件重命名了)         >>>>>>>>>>>>>         将ffmpeg下的bin目录添加到系统的Path中(配置环境变量

目录 素材标注工具 标注可能存在的问题 标注注意事项 如何提高素材标注质量     算力和数据是影响深度学习的两个关键因素.在算力满足的情况下,为了达到更好的效果,我们就需要提供海量优质素材数据给神经网络,以求训练出来高精度的网络模型.在平时的测试过程中,也发现基于深度学习的算法,素材的数量.素材的均衡度和标注的质量对训练出来的模型精度影响非常大.     常见的算法模型训练所需要的素材格式主要为: 二维图像文件 对应二维图像中人工标注出来的目标信息,包括目标坐标[(xmin,ymin)(xma

机器学习算法 原理.实现与实践 —— 分类.标注与回归 1. 分类问题 分类问题是监督学习的一个核心问题.在监督学习中,当输出变量$Y$取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题. 监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型,称为分类器(classifier).分类器对新的输入进行输出的预测,这个过程称为分类. 分类问题包括学习与分类两个过程.在学习的过程中,根据已知的训练样本数据集利用有效的学习方法学习一个分类器:在分类中,利用学习的分类器对新的输入实例进行分类. 对于训练数据集$(x_1,

安装 SIP 下载 SIP 并解压 : $ sudo python configure.py $ make $ sudo make install 安装 依赖库 $  sudo apt-get install libxext6 libxext-dev libqt4-dev libqt4-gui libqt4-sql qt4-dev-tools qt4-doc qt4-designer qt4-qtconfig 安装 PyQt4 下载 PyQt4  并解压 : $ sudo python conf

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对于同一个项目的两个分支,由于两个分支可能各自都做了一些改动.所以通过Source Control中的History...功能是无法查看的.例如以下图: 这个时候.我们须要用到xcode的另外一个功能.如图: 操作步骤: 1.点击图中标注为1红框中的button,中间的界面会出现并排的两个窗体3和4(窗体3为当前分支文件内容). 2.从另外一个分支的xcode窗体中选中同名的文件,然后使用"command+`"切换到当前的xcode窗体. 3.拖动文件到图片中标注2红框中的位置,窗体4

笔记内容: 缩放.平移.键盘操作 绘图:直线.矩形 修改:删除.修剪.延时 标注:线型.对齐.半径.折弯.直径.角度 知识点 鼠标中键上下滚动 平移:先全部选中,然后点击中间的空格,随便移动 重点:空格的使用: 结束当前使用的命令 重复上一次使用的命令 删除的两种方式: 1)使用“删除”命令——修改里面-删除 2)使用Delete键——选中要删除的对象,使用键盘上的Delete键 框选技巧: 右下到左上:内部+交叉模式:只要有一点关系都会被选中 左上到右下:内部模式:只有全部在里面才有用 修剪三

本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API来训练自己的数据集.所用模型为ssd_mobilenet,也可以使用其他的模型.当然也可以在windows下训练,代码上没有多大差别,主要是配置环境那里,比较麻烦(windows和linux下都一样麻烦). 一.配置环境 1. 在GitHub上下载所需的models文件,地址:https://github.com/tensorflow/models. 2. 安装pillow.lxml.Jupyter Noteb

工具:labelimg.MobaXterm 1.标注自己的数据集.用labelimg进行标注,保存后会生成与所标注图片文件名相同的xml文件,如图.我们标注的是井盖和路边栏,名称分了NoManholeCover.ManholeCover.WarningStick共3类标签名 2.下载yolov3项目工程.按照YoLo官网下载 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 3.修改Makefile文件(文件就在下载的da

一.配置yolo v3 参考yolo v3官网https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 下载darknet后进行编译: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 下载预训练权重文件: wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 接下来测试一下:测试data/dog.jpg图片的结果,如果能够正确识别,则说明配置成功. ./da

本人使用的是linux平台,按照YOLO网页0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步骤操作进行下载darkenet程序包以及编译,之后可尝试用VOC2007的数据集测试一下. 下载好的darknet程序包如下图所示: 注:上图摘自一篇博客上的,https://blog.csdn.net/runner668/article/details/80579063 那么现在有了大佬给我们提供的强大工具,我们下一步该如何用起来呢? 第一部分:制作自己的数据集. 如果自己手头

最近一直在做图片数据集,积累了很多心得.我把我所使用的python脚本全部拿出来,当然这些脚本大部分网上都有,只不过比较分散. 我已经把所有代码上传到github上,觉得写的好的话,请给我一个star https://github.com/gzz1529657064/Python-scripts-used-to-make-datasets 由于我的数据集是在拍摄路面的一些物体.因此分为视频和图片两种.视频分辨率1920x1080,帧率为60fps,图片分辨率为1920x1080.光拍摄图片比较慢

一.基本情况 队名:发际线和我作队 组长博客:链接 小组人数:10 二.冲刺概况汇报 黄新成(组长) 过去两天完成了哪些任务 文字描述 使用labelimg工具对采集的数据进行标注,安装alphapose环境 展示GitHub当日代码/文档签入记录 并无GitHub代码/文档签入 接下来的计划 标注剩下的数据. 还剩下哪些任务 标注数据集. 使用关键点检测技术实现脱把骑行检测. 燃尽图(团队成员总完成进度) 遇到了哪些困难 一张图片中需要标注的东西太多,标注速度很慢. alphapose安装过程

写这篇博客的时候有点激动 为了让自己不颓 还是写写日记 存存模板 Nov.8 2016 今天早上买了两个蛋挞 吃了一个 然后就做数论(前天晚上还是想放弃数论 但是昨天被数论虐了 woc noip模拟赛出了道杜教筛) 然后白天就脑补了几道 积性函数 把例题过了一遍 Submit_Time 1696174 wohenshuai 2154 Accepted 245432 kb 10556 ms C++/Edit 1152 B 2016-11-08 16:50:10 1695614 wohenshuai

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利用ArcPy制作航空制图插件 By 李远祥 这是笔者两年多前写的一个面向航路图做的一个插件,基本上将航路图的制作进行流程化,制作成为可交互的插件,只要有航路和机场的信息,就可以直接生成一个航路图,每个图的时间成本大概为3分钟左右. 整个插件都是使用Python进行制作,其设计思路是做好制图模版,剩下的工作就交给插件结合ArcPy调用ArcGIS工具进行数据的生成和处理,直到最后出图.得益于ArcGIS的强大功能,整个插件加上注释换行等才400行代码便实现其功能.大家可以感受一下ArcGIS P

首先下载数据集train-textloc.zip 其groundtruth文件如下所示: 158,128,412,182,"Footpath" 442,128,501,170,"To" 393,198,488,240,"and" 63,200,363,242,"Colchester" 71,271,383,313,"Greenstead" ground truth 文件格式为:xmin, ymin, xma