LabelMe

Labelme转Voc、Coco

Q：在github找的cv代码基本都是根据现有且流行的公共数据集格式组织的训练数据集，这导致我使用labelme标注好之后需要我们重新组织数据集labelme2coco#!

小慧1024·2025-03-13 22:09

将Labelme标注的数据做成COCO格式的数据集（实例分割的数据集）

这里说明一下：Labelme标注数据时候是用的多边形框，关于标注，可以看前面的博客文章下面制作的COCO数据集是用于实例分割的数据集。

一直开心·2025-03-12 21:39

整合Python3.10 和 JDK1.8 docker镜像合成；java 调用python

20Dockerfile-rw-r--r--1rootroot26382752月2213:18eva-1.0-SNAPSHOT.jar-rw-r--r--1rootroot23812月2213:18pascal2labelme.py-rw-r

敏君宝爸·2025-03-07 02:21

Yolov8分割训练自己的数据集记录

Yolov8分割训练自己的数据集记录第一章、标签制作一、安装labelmelabelme安装很简单，直接在终端输入：pipinstalllabelme启用labelme在终端输入：labelme接下来就是标注数据了

小俊俊的博客·2025-02-26 08:21

YOLOv8实例分割训练自己的数据集

转载https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/1299752571.利用labelme进行数据标注1.1Labelme安装方法首先安装Anaconda

NoContours·2025-02-26 08:14

labelme汉化以及打包为.exe

一，安装labelme下载anaconda一直点击下一步安装，安装完成后在开始菜单找到AnacondaPrompt(anaconda3)并打开，运行下列代码condacreate-nlabelme_py27python

xxbghh·2025-02-20 00:51

win11 labelme 汉化菜单

替换app.py,再重启#labelme汉化菜单#-*-coding:utf-8-*-importfunctoolsimportosimportos.pathasospimportreimportwebbrowserimportimgvizfromqtpyimportQtCorefromqtpy.QtCoreimportQtfromqtpyimportQtGuifromqtpyimportQtWi

不喝可乐_·2025-02-20 00:19

建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2816标注数量(json文件个数)：2816标注类别数：5标注类别名称:["minor-damage

FL1623863129·2025-02-16 20:03

Python实战：解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式

在计算机视觉中，标注数据是非常重要的，而Labelme是一个简单易用的自由标注工具，被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域，然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在，因此需要进行适当的转换，

程序员杨弋·2025-02-16 11:24

labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式标注数据

前言本文分析将labelme的标签，转为YOLOv8、YOLOv5的格式，实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式，然后了解labelme标签格式，最近实现数据格式转换。

一颗小树x·2025-02-16 10:20

智慧交通道路路面状态干燥潮湿分割数据集labelme格式1115张7类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1115标注数量(json文件个数)：1115标注类别数：7标注类别名称:["plate

FL1623863129·2025-02-15 14:49

使用 Python 和 LabelMe 实现图片验证码的自动标注

文章目录使用Python和LabelMe实现图片验证码的自动标注环境准备必备工具安装依赖实现自动标注核心代码实现核心逻辑解析图像预处理OCR识别生成标注文件运行结果扩展与优化模型适配批量处理标注类型扩展总结测试使用

XMYX-0·2025-02-13 05:51

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注（可用于大图裁剪）

将语义分割结果进行转换为labelme标注后，可用再次进行调整，然后重新生成标注数据。

万里鹏程转瞬至·2025-02-11 10:15

yolov5 实例分割：从原理、构建数据集到训练部署

yolov5实例分割：从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco

外卖猿·2025-02-06 12:15

labelme_json_to_dataset ValueError: path is on mount ‘D:‘,start on C

这是你的labelme运行时label照片的盘和保存目的地址的盘不同都值得报错labelme_json_to_datasetValueError:pathisonmount'D:',startonC只需要放一个盘但可以不放一个目录

广药门徒·2025-02-02 14:55

遥感图像建筑房屋树木水体分割数据集labelme格式2026张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2026标注数量(json文件个数)：2026标注类别数：5标注类别名称:["Tree

FL1623863129·2025-02-01 08:06

【手把手教你】训练YOLOv8分割模型

上下载YOLOV8模型的文件，搜索yolov8，star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8，PyTorch>=1.8，自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集，需要使用labelme

是啊洋呀·2024-02-19 16:47

labelImg和labelme区别

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。

FL1623863129·2024-02-15 02:40

二、yolov8图像标注和模型训练

（不限制文件夹路径）2、然后下载labelme标注工具，链接；按照我之前写的这篇博客进行操作，链接，如果没有下载到，可以联系我发给你。

Dakchueng·2024-02-12 02:06

labelme批量转换工具labem_json_to_datset批量转换器

labelme批量转换工具是全球首款可视化工具，可以快速将json文件转为5个文件，看下图软件界面使用步骤：（1）选择文件夹或者选择多个文件可以自动导入列表，如果嫌麻烦可以直接拖拽到列表框即可（2）点击开始转换等待完成即可注意

未来自主研究中心·2024-02-12 02:41

yolov8之训练、验证、预测、导出

pwd=1234提取码：1234一YoloV8数据集制作1.labelme的使用2.数据集转为yolo格式二使用yolov8进行训练、验证、预测、导出1.图像分类2.图像检测3.实例分割1.

Jumy_S·2024-02-11 20:59

YoloV8之labelme数据集转为yolo格式

YoloV8之数据集转为yolo格式1.分类数据集制作2.检测数据集制作3.分割数据集制作1.分类数据集制作1.1首先创建存放分类数据的文件夹-my_dataset1.2然后在其文件夹分别创建train、val两个子文件夹1.3train和val文件夹下存放各个类别的缺陷图像2.检测数据集制作path:D:\BaiduPan\labelmeCatAndDogtrain:images/trainva

Jumy_S·2024-02-11 20:29

关节点检测

p=2&spm_id_from=pageDriver关节点检测全流程YOLO:单阶段，快；MMPose：双阶段，准；标注工具Labelme用Labelme标注样本数据集

Array902·2024-02-11 08:12

数据集标注工具anylabeling解析

最近帮助其他课题组的学姐标注数据集，课题组使用的是anylabeling软件，相比于其他数据标注软件，例如labelme等，anylabeling软件使用时可以选择不同的模型，可以做到在图片上点几个点的轮廓

交换喜悲·2024-02-08 06:17

老版本labelme如何不保存imagedata

最简单粗暴的方法就是在·json文件保存时把传递过来的imagedata数据设定为None，方法如下：找到labelme的源文件，例如：D:\conda\envs\deeplab\Lib\site-packages

Diros1g·2024-02-07 11:41

labelme之批量生成掩码图（复制代码直接可用）

然后labelme又不支持批量转换的，看网上的教程好多说要找到labelme的某个文件呀，然后在复制粘贴上去呀，在用命令行生成json文件夹的，老麻烦了，虽然我以前就是这么干的，但是干着干着就想偷懒了，

黑夜寻白天·2024-02-06 17:34

分离image和txt json等

Labelme这个垃圾软件会把图像和标签放到一个文件夹，十分不方便。

翟羽嚄·2024-02-05 02:58

yolov8训练自己的关键点检测模型

article/details/135036450标注数据集安装labelmepipinstalllabelme-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果报错$labelme2024

翟羽嚄·2024-02-02 14:49

基于PaddleDetection目标检测labelme标注自动获取

在百度的PaddleDetection项目的基础上实现目标检测labelme标注的自动获取，需要先训练一个模型，然后通过这个模型去标注，最后用labelme进行微调from__future__importabsolute_importfrom

Dandelion_2·2024-01-29 06:06

关键点标注 labelme 修改失败

竟然没有发现好用的人体关键点2d标注工具，准备尝试修改labelme没改成功，以下是调研的结果：调用：labelme/shape.pydefpaint(self,painter):划线的代码：painter.drawPath

AI视觉网奇·2024-01-26 15:34

[自用代码]labelme--人脸关键点标注--json转xml--xml转txt

文章目录1.labelme标注人脸：2解析json文件3.xml转换成txt1.labelme标注人脸：(翻个白眼先)用“Createrectangle”和“CreatePoint”，类别分别为“face

deyiwang89·2024-01-25 10:31

[GDMEC-无人机遥感研究小组]无人机遥感小组-000-数据集制备

基于labelme的无人机语义分割数据集制备文章目录基于labelme的无人机语义分割数据集制备1.数据获取2.安装labelme3.利用labelme进行标注1.数据获取数据集制备需要利用无人机飞行并采集标注

deyiwang89·2024-01-25 09:54

语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习

本文主要使用数据标注工具Labelme对猫（cat）和狗（dog）这两种训练样本进行标注，使用预训练模型VGG16作为卷积基，并在其之上添加了全连接层。

源于花海·2024-01-25 05:59

labelme读取文件顺序

labelme版本4.5.10labelme的目录结构labelme通过在__main__.py中调用app.py，启动程序读取文件列表的部分在app.py的imageList函数中defimageList

huahuahuahhhh·2024-01-21 21:04

全流程机器视觉工程开发（一）环境准备，paddledetection和labelme

前言我现在在准备做一个全流程的机器视觉的工程，之前做了很多理论相关的工作。大概理解了机器视觉的原理，然后大概了解了一下，我发现现在的库其实已经很发展了，完全不需要用到非常多的理论，只需要知道开发过程就可以了，甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件，所以我现在准备来做一个全流程机器视觉工程开发，不涉及过多理论。准备现在准备一下机器视觉工程的前情提要。我准备使用paddledetectio

Leventure_轩先生·2024-01-19 11:51

【Ubuntu18.04安装Labelme】

Ubuntu18.04安装Labelme1安装Anaconda并创建conda环境2安装依赖3安装Labelme4安装验证1安装Anaconda并创建conda环境Anaconda3安装教程：https

Dymc·2024-01-18 07:09

图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习

本文主要使用数据标注工具Labelme对自行车（bike）和摩托车（motorcycle）这两种训练样本进行标注，使用预训练模型VGG16作为卷积基，并在其之上添加了全连接层。

源于花海·2024-01-17 23:28

深度学习基于aistudio平台从数据标注开始实现语义分割任务

从0基础开始进行深度学习1、数据处理1.1数据标注准备数据标注软件使用labelme进行数据标注，labelme的下载地址为：https://download.csdn.net/download/a486259

摸鱼的机器猫·2024-01-16 01:55

Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上（v2.0）

Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上（v2.0）前言前提条件相关介绍实验环境Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上代码实现输出结果前言此版代码，相较于Python

FriendshipT·2024-01-16 01:21

【AI】大模型训练的常用图像数据集

目录一、常用的数据集1.1ImageNet1.2PASCALVOC1.3MSCOCO1.4KITTI1.5LabelMe二、一些垂直领域的数据集如鱼类2.1FishSpeciesDataset2.2Large-scaleFishDatasetsforClassificationandSegmentation2.3FishMarketDataset2.4fish4knowledge

giszz·2024-01-15 10:00

实现目标检测中的数据格式自由（labelme json、voc、coco、yolo格式的相互转换）

labelmejson是由anylabeling、labelme等软件生成的标注格式、voc是通用目标检测框（mmdetection、paddledetection）所支持的格式，coco是通用目标检测框

万里鹏程转瞬至·2024-01-11 10:38

【技能---labelme软件的安装及其使用--ubuntu】

文章目录概要Labelme是什么？Labelme能干啥？

fyc300·2024-01-11 04:49

Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上

Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上前言前提条件相关介绍实验环境Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上代码实现输出结果前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正

FriendshipT·2024-01-09 14:51

无旋转目标检测labelme的json格式转YOLO

#trans_labelme_to_yolo.pyimportcv2importosimportjsonimportshutilimportnumpyasnpfrompathlibimportPathfromglobimportglobid2cls

会飞的渔WZH·2024-01-07 16:37

labelme 标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集

labelme标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集食用步骤1.labelme标注数据时，将生成的json文件和原图保存在一起2.只需提供labelme生成的数据的文件夹，和maskrcnn的数据集文件夹

小龙Guo·2024-01-06 23:28

目标检测 | YOLOv5 训练自标注数据集实现迁移学习

YOLOv5是一个非常流行的图像识别框架，这里介绍一下使用YOLOv5给使用Labelme标注自己的数据集进行训练和测试。

源于花海·2024-01-06 23:49

labelme的json转mask，实测有效

放在最后一个就可以了@echoofffor%%iin(*.json)doD:\anaconda3\envs\labelme\Sc

又又土·2024-01-06 19:10

运行labelme时，出现TypeError错误解决方法

以下代码是出现错误的提示原因：(pytorch)H:\语义分割项目\unet-pytorch-main>labelmeTraceback(mostrecentcalllast):File"c:\users\person\anaconda3\envs\pytorch\lib\runpy.py",line193,in_run_module_as_main"__main__",mod_spec)File

呦吼吼~·2024-01-06 00:38

【数据处理】Python解析多类别分割标签的json文件

单标签的json解析传送门：【数据处理】Python解析json文件(转mask)1.多类别分割标签假设用labelme软件勾了如下一个标签（示例标签无实际意义，仅供代码测试），标签为0-4，标签之间存在

风巽·剑染春水·2024-01-04 09:33

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