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
【yolo训练数据集】标注好的垃圾分类数据集共享
【yolo训练数据集】标注好的垃圾分类数据集共享
2018 116
【yolo训练数据集】标注好的垃圾分类数据集共享
|
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
778 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
|
6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
1157 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
|
1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
47 0
|
4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?
484 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 数据可视化
MambaOut:状态空间模型并不适合图像的分类任务
该论文研究了Mamba架构(含状态空间模型SSM)在视觉任务(图像分类、目标检测、语义分割)中的必要性。实验表明,Mamba在这些任务中效果不如传统卷积和注意力模型。论文提出,SSM更适合长序列和自回归任务,而非视觉任务。MambaOut(不带SSM的门控CNN块)在图像分类上优于视觉Mamba,但在检测和分割任务中略逊一筹,暗示SSM在这类任务中可能仍有价值。研究还探讨了Mamba在处理长序列任务时的效率和局部信息整合能力。尽管整体表现一般,但论文为优化不同视觉任务的模型架构提供了新视角。
109 2
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
大模型时代下的数据标注
大模型时代下的数据标注
252 2
大模型时代下的数据标注
|
算法
基于朴素贝叶斯算法对肿瘤类别分类
基于朴素贝叶斯算法对肿瘤类别分类
194 0
基于朴素贝叶斯算法对肿瘤类别分类
|
文件存储 Python
视频分类数据集转图片分类数据集在vgg16上的分类效果
视频分类数据集转图片分类数据集在vgg16上的分类效果
视频分类数据集转图片分类数据集在vgg16上的分类效果