我对Python和为深度学习标记数据非常陌生。我已经安装了Labelimg程序以标记自定义数据集，但是在创建YOL

我最近训练了一个自定义的yolov3模型来识别动物。 第一个数据集只有大约900张照片。我可以访问10K张照

我有物体检测模型的结果。一些对象丢失了，所以我想重新注释那些对象并将这些图像反馈给模型。因

假设我有一个图像数据集，每个图像都包含一辆卡车和一辆自行车，但我只对识别要点击的自行车感兴

我有 <a href="https://covid-ct.grand-challenge.org/Data/" rel="nofollow noreferrer">set</a> 份来自已发表论文的 png 格式 CT

我有一个现成的图像数据集，其中用于识别的对象已经沿着该对象的边界被切断，并且无需在任何标记

我已经开始使用 LabelImg 工具和绘图框进行注释，但图像中的图片太多（例如图像中有很多葡萄）。对于

我正在使用 <code>labelImg</code> 为训练图像创建 <code>.xml</code> 文件。在训练照片时，我发现一张照片在同

我正在开展一个项目，在该项目中，我对某些叶子的图像进行了注释，并将它们保存为 xml 格式，以便使

我已经在我的数据集上做了标签。我的数据集有 5 个类。即骑手、头盔、不带头盔、车牌和后视镜。

我正在尝试打开 labelImg.py 文件，但出现此错误。 我做的步骤： <ol> <li>git 克隆：<a href="https://

我正在使用 labelImg 工具进行图形图像注释。 但是对于我们的教育网站，我们希望将这种图形图像注释功

我正在使用 labelImg 在图像行上绘制一个矩形。这给了我 xml 文件。借助此 xml 如何从图像表中提取该文本

使用以下命令在 M1 Mac 中安装 LabelImg 时 <em>pip install pyqt5 lxml</em> 这是我得到的错误 错误

我有一个包含 1000 张照片的文件夹。我用 <strong>labelimg</strong> 标记了 100 张照片。分为三类：“汽车”、

首先工具链接：https://github.com/csq20081052/labelImg        戳这里：点击打开链接 该工具很方便，能够加载图像与文件夹，可自行定义图像类别（原工具已经预先分了常用的人，车，猫……等类别）； 链接中支持多种方式的安装使用方法，本文主要讲在win64下 anaconda方式的安装与使用。 本人安装内容如下： Anaconda版本：Anaconda3-4.2

博主亲测在Ubuntu16.04和win7中正常运行。故讲述在该两种系统下的安装方法。 1.下载labelImg工具源码 下载地址github 2. Ubuntu16.04下安装（python2.7） 博主的python为2.7版本： sudo apt-get install pyqt4-dev-tools sudo pip install lxml make qt4py2 python labe

前言 我们知道，图片标注主要是用来创建自己的数据集，方便进行深度学习训练。本篇博客将推荐一款十分好用的图片标注工具LabelImg，重点介绍其安装以及使用的过程。 在此感谢原作者在github所做的贡献，这款工具是全图形界面，用Python和Qt写的，最牛的是其标注信息可以直接转化成为XML文件，与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的。 Ubuntu源码安装 由于Ubuntu

正在用深度学习做车牌识别，既没有现成数据，也拿不到交通摄像头和小区、停车场等门禁数据，所以只能是网上找一部分、上街拍一部份、爬虫爬一部分！！！总之，多多少少是有一些可以用的数据了。 当然，筛选出可以用的数据后还需要人工给数据样本进行标注，也就是手动标出图片中的车牌。我模型用的是YOLO v2，它使用的是VOC格式的数据集，所以首先需要对训练集及验证集的图片进行标注，每张图片均可以得到相对应的同名x