利用Labimg进行样本标注

简介: 深度学习项目不可或缺数据集标注

1.下载并打开labimg

在这里插入图片描述
按照上一章内容,设置好图片数据集和标签存放地址然后设置为YOLO格式
在这里插入图片描述
按下图键进行标注
在这里插入图片描述
为目标标签命名
在这里插入图片描述
之后点save键保存,然后打开下一张继续标注

目录
相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据处理
什么是数据标注
什么是数据标注
322 0
|
8月前
|
vr&ar
垃圾分类模型想上maixpy(2)
1-1 关于模型部署,MaixPy文档的这一部分中可能有些有用的参考:部署模型到 Maix-I(M1) K210 系列开发板 - Sipeed Wiki 。 实际用数字图片进行测试时,手写数字识别的模型无法产生正确的输出。
182 1
|
8月前
|
编解码 并行计算 TensorFlow
垃圾分类模型想上maixpy(3)
1-5 对比Params与模型文件实际体积。 结果:模型实际大小与Params大小是可以对上的,参数应该是以float32存储。我把“字节”与“位”搞混了,应该是一个字节为8位。
89 0
|
人工智能 数据可视化 数据处理
快速在 PaddleLabel 标注的花朵分类数据集上展示如何应用 PaddleX 训练 MobileNetV3_ssld 网络
快速在 PaddleLabel 标注的花朵分类数据集上展示如何应用 PaddleX 训练 MobileNetV3_ssld 网络
809 0
快速在 PaddleLabel 标注的花朵分类数据集上展示如何应用 PaddleX 训练 MobileNetV3_ssld 网络
|
8月前
|
XML 数据格式 Python
Labelimg标注自己的数据集,及如何划分训练集和验证集,应用于Yolov5
Labelimg标注自己的数据集,及如何划分训练集和验证集,应用于Yolov5
1555 0
|
XML JSON 数据中心
目标检测VOC数据集标注XML文件转EasyDL数据集标注Json格式
目标检测VOC数据集标注XML文件转EasyDL数据集标注Json格式
目标检测VOC数据集标注XML文件转EasyDL数据集标注Json格式
|
JSON 数据格式 Python
对Labelme标注图像,进行90、180、270的旋转,实现标注数据的扩充。
对Labelme标注图像,进行90、180、270的旋转,实现标注数据的扩充。
1133 0
对Labelme标注图像,进行90、180、270的旋转,实现标注数据的扩充。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法
五、分类模型
五、分类模型
63 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
小样本问题
【10月更文挑战第1天
68 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
什么是数据集的分类?
【7月更文挑战第10天】什么是数据集的分类?
699 1

相关实验场景

更多