目標檢測 CVAT標註工具

cvat 支援多種標註格式的匯入和匯出，相比 labelimg、labelme 等相對簡單的工具是很明顯的優勢。

支援的標註格式：

把 github 倉庫 clone 下來：

git clone 

cd cvat

docker-compose up -d

docker exec -it cvat bash -ic 'python3 ~/manage.py createsuperuser'

快捷鍵n建立乙個 bbox，快捷鍵f下一張，快捷鍵d上一張，右側的工具欄可以選 bbox 的標籤，所有都標註完之後，左上角的 menu -> dump annotations -> coco 1.0 可以匯出 coco 格式的標註 json 檔案。一般是訓練集、驗證集、測試集各乙個 json 檔案，所以可以把訓練集、驗證集、測試集分別作為乙個 job 進行標註。

目標檢測標註工具labelImg安裝及使用

目標檢測中，原始的標註過程是非常重要的，它的作用是在原始影象中標註目標物體位置並對每張生成相應的xml檔案表示目標標準框的位置。本文介紹一款使用方便且能夠標註多類別並能直接生成xml檔案的標註工具 labelimg工具，並對其使用方法做乙個介紹。方式2 使用git命令 git clone 2 安裝 ...

目標檢測工具安裝使用 labelImg

如果想要在深度學習中訓練我們自己的模型，就得對進行標註。labelimg是乙個超級方便的目標檢測標註工具，開啟後，只需用滑鼠框出中的目標，並選擇該目標的類別，便可以自動生成voc格式的xml檔案。sudo apt get install pyqt5 dev tools sudo pip3 insta...

資料標註工具

via vgg image annotation，vgg影象標註器 labelme 最著名的標註工具之一 labelbox 對於大型標記專案很合適，提供不同型別標記任務的選項 coco ui 用於標註 coco 資料集的工具 1.via vgg image annotation，vgg影象標註器 鏈...