labelme 第16页

Anaconda初始化配置（Linux下Anaconda更换国内源、安装OpenCV、安装Labelme）

1、安装Anaconda2、验证Anaconda的安装，命令conda--version3、安装python环境condacreate-nai-learnpython=3.6.8（说明：1、-n后面跟的是自己给编程环境起的名字，我起的名字是ai-learn，其实可以跟上一些版本号，会让我们以后切换环境的时候更清楚。比如ai_test_py368等2、在环境名称后面，用python=3.6.8来指定

DreamRover·2022-02-07 08:38

使用labelme制作自己的深度学习图像分割数据集

这里介绍一种基于labelme图像标注工具的图像分割数据集制作流程。一、安装图像标注工具labelmepipinstalllabelme==3.6安装完成后在终端输入命令lab

AI行业应用·2021-12-05 14:07

不修改.py批量转换labelme标注的json格式标签转mask.png格式

原文链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/116023772文章目录一、安装labelme二、单文件json格式标签为png格式三、批量json格式标签为png格式四、将文件批量转移成标准格式后记参考

王挣银·2021-11-30 15:21

语义分割-bisenetv2模型训练 an illegal memory access was encountered问题解决

spm=1001.2014.3001.5501我们已经可以通过labelme工具标注语义分割数据，然后根据labelme提供的labelme_json_to_dataset脚本，将所有json文件

shine stone·2021-11-02 16:08

标注工具集合

旋转框标注软件BBox_with_angle-Label-ToolroLabelImg视频教程不带旋转框标注软件boundingboxes检测labelImglabelme标注软件语义分割labelme

小魔王降临·2021-10-27 10:27

深度学习：图像标注win10安装labelme过程记录（无需Anaconda版本）

(1)安装python参考教程：https://blog.csdn.net/a1173356881/article/details/82525960注意：一定记得按照教程把包安装完全，不然之后的步骤需要补充会很头疼！python版本建议按照教程选择3.6.4，此版我使用了且安装顺利，我曾尝试3.10，后不成功又转回了低版本python。(2)打开命令窗口"win+R"快捷键，输入“cmd”打开如下

今天我AC了吗·2021-10-23 13:50

从零开始制作语义分割数据集

labelme是用Python语言编写的，项目地址。

hello_dear_you·2021-10-13 10:00

Labelme分割标注软件使用

Labelme是一款经典的标注工具，支持目标检测、语义分割、实例分割等任务。今天针对分割任务的数据标注进行简单的介绍。

太阳花的小绿豆·2021-09-07 17:54

Labelme标注的数据转换为tusimple数据集格式

前言：这篇是Labelme标注车道线系列的第三篇，前几篇文章可以参考图像标注工具Labelme标注车道线的使用方法一图像标注工具Labelme标注车道线的使用方法二Labelme标注的数据转换为tusimple

V_爱一世春秋·2021-06-24 00:37

labelme安装以及使用

1.Labelme简介labelme是麻省理工（MIT）的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）研发的图像标注工具，人们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注，项目源代码已经开源。

JIAWEIJIAWEI·2021-06-08 03:12

Labelme针对大量重复单一标注的图片数据进行快速批量标注

Labelme针对大量重复单一标注的图片数据进行快速批量标注（原创）场景介绍：标注坐标是一个类型，所有的图片可以是相同的points标注一张图片，可以把当前文件夹下的所有的图片进行相同的标注，并在此目录下生成

说再见谈何容易·2021-06-08 01:28

自制数据集之labelme软件的使用，深度学习入门（1）

自制数据集之labelme软件的使用，深度学习入门（1）说明一.安装labelme二.使用labelme标注三解析json文件四、批处理json文件夹说明因为之前做语义分割项目需要自己制作数据集，故了解到

_小杰哥哥·2021-06-07 18:53

图像标注工具Labelme标注车道线的使用方法二

前言：这篇是Labelme标注车道线系列的第一篇，另外的可以参考图像标注工具Labelme标注车道线的使用方法一图像标注工具Labelme标注车道线的使用方法二图像标注工具Labelme标注车道线的使用方法三

V_爱一世春秋·2021-06-04 01:40

Python深度学习之图像标签标注软件labelme详解

前言labelme是一个非常好用的免费的标注软件，博主看了很多其他的博客，有的直接是翻译稿，有的不全面。对于新手入门还是有点困难。因此，本文的主要是详细介绍labelme该如何使用。

·2021-04-28 12:45

Unet如何制作自己的训练集

然后pipinstalllabelme==3.16.7下载好了之后直接输入labelme这就是打开后的样子然后对所选择的图形进行描图，就像这样最后他会在你的指定文件下生成一个josn文件，你现在还不能直接打开这

大呼啦·2021-04-24 17:14

使用labelme制作自己的语义分割数据集

安装labelme在cmd中激活我们使用的python环境，然后使用pip命令安装labelme，命令如下：pipinstalllabelme==3.16.7注意：如果安装最新版本的labelme，就无须指定版本号

彤彤的小跟班·2021-04-22 13:01

python 使用Yolact训练自己的数据集

1：提前准备好自己的数据集使用labelme来制作分割数据集，但是得到的是一个个单独的json文件。需要将其转换成coco。

·2021-04-20 12:40

labelme to coco /voc

https://github.com/wkentaro/labelme/tree/master/examples

东东就是我·2021-04-20 10:37

Ubuntu18.04利用labelme工具生成coco所需的数据集

创建labelme虚拟环境，并进入到虚拟环境，安装labelme软件condacreate-nlabelmepython=3.8condaactivatelablemepipinstalllabelme-ihttps

chenry_·2021-04-19 16:11

[图像算法]-图像数据标注工具labelme使用教程

参考教程：https://github.com/wkentaro/labelmehttps://blog.csdn.net/ZYhhhh233/article/details/80278293https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/77823281https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/

蒸饺与白茶·2021-04-10 22:35

python实现labelme_json_to_dataset数据集标签批量提取

python实现labelme_json_to_dataset数据集标签批量提取讲解略代码importosimportshutildeftake_labels_rename(or_path,tar_path

ZRX_GIS·2021-03-30 03:16

目标检测数据集json和xml格式互转

本文内容：coco数据集格式json文件转xml文件(针对目标检测框)xml或者yolo格式标签转labelme的json文件格式COCO数据集的格式annotation.json文件内容,主要有四个部分需要关注

_木_易·2021-03-19 21:17

目标检测Faster rcnn及Pascal voc数据集

数据集下载-把镜像网址复制到迅雷中进行下载，能达到10M/spascal_voc的标签是xml文件coco的标签是json文件，网上可以找到相互转换的代码labelimg-可以生成xml或者json标注文件labelme-json

Cedar_Guo·2021-03-17 11:18

labelme转YOLO格式脚本

我的labelme是自己改过的，如果报label_file.imageWidth错误，请自己读一下图片的宽高。

qq_16952303·2021-03-12 18:55

Labelme使用

lableme的使用1.打开安装好了以后直接输入labelme即可打开2.标注从这里可以选择标注方式，CreatePolygons（多边形标注）最为常用可以通过Ctrl+Z撤回若感觉标记的不是很好可以用

let me try·2021-02-19 21:20

将自己的图片做成cityscape格式（自用）

1.电脑下labelme（c:\users\yeye\anaconda3\envs\labelme\lib\site-packages\labelme）2.anaconda下载labelme和pipinstallopencv-python

Iofal·2021-02-11 09:04

监督分类：机器学习实现不带坐标系图像即普通图片的多分类

1.安装labelme，用于标注，对机器学习来说就是选取像素样本，这一步对监督分类来说是没法避免的，你想想深度学习还要画样本呢，只不过这里选取样本比较随意，一点都不麻烦。

如雾如电·2021-02-02 14:01

labelme安装遇到的问题

Labelme安装好后不能打开的问题最近由于Anaconda重新安装的问题需要重新安装labelme，一直使用的是powershellprompt，先讲一下安装步骤，最后说遇到的问题。

Black_duke·2021-01-29 00:35

自定义自己的Tusimple格式数据集

目录自定义自己的Tusimple格式数据集一、使用工具二、使用步骤1.安装labelme2.使用labelme标记数据3.批量使用labelme将json文件转换成可视化的文件4.将img.png和label.png

qq_35890328·2021-01-15 17:50

自己的数据集由json转为voc数据集

pascalvoc2012为例进行演示：1.修改json_to_dataset.py，这个文件在解析json文件的时候会用到；json_to_dataset.py路径为：/home/xxx/anaconda3/envs/labelme

没看过海的农村人·2021-01-08 20:04

[深度学习][原创]unet训练自己数据集整个流程和问题探索

unet测试环境：ubuntu18.04cuda10.0+cudnn7.6.5anaconda3+python3.7keras==2.2.5tensorflow-gpu==1.14.0第一步：准备数据集使用labelme

FL1623863129·2021-01-07 14:52

图片标注工具Labelme-简明使用教程

前言记录Labelme的使用方法，方便快速上手使用。labelme简介LabelMe可用于实例分割，语义分割，目标检测，分类任务的数据集标注工作。

Ericam_·2021-01-06 14:07

labelme maskrcnn 批量_Mask-RCNN:教你如何制作自己的数据集进行像素级的目标检测

使用labelme进行图片标注注意：*

三渔·2020-12-30 22:26

制作自己的数据集，使用Unet网络训练测试

1、制作数据集：打开Anaconda运行环境（AnacondaPrompt），在命令行输入labelme,激活标注软件，进行自己数据集的标注

16石榴·2020-12-24 14:46

基于 Google Colab 的 mask rcnn 训练自己的数据集（以实例分割为例）

1数据集的制作1.1数据标注1.2生成数据集2环境的搭建2.1搭建流程2.2注意事项（报错）3开始训练4可视化4.1修改webcam.py文件4.2进行可视化5参考文章1数据集的制作1.1数据标注使用labelme

G果·2020-12-17 12:57

自制语义分割数据集出现的错误问题

参考https://blog.csdn.net/wjinjie/article/details/106735141出现两个问题1.cd进入json时报错将这句代码手打进去就好了labelme_json_to_dataset0002

Iofal·2020-12-12 13:22

深度学习图像数据集标注Labelme安装

安装labelme所有操作在已经安装Anaconda环境下运行：Anaconda31.打开Anaconda3自带的AnacondaPrompt：创建一个虚拟的py环境：condacreate–name=

人工智睿·2020-12-10 17:26

labelme安装教程

python3condacreate--name=labelmepython=3.6#可根据系统自带的略有修改condaactivatelabelmepipinstalllabelme在cmd中执行:labelme

AllyLi0224·2020-11-27 18:29

windows安装labelme及其遇到问题解决方法

确定安装好了Anaconda或者Miniconda1、进入shell，两种方法，一是打开anacondapowershellprompt，二是键盘win+r打开运行窗口，再输入cmd点击回车2、conda创建labelme

Wudz0113·2020-11-24 09:31

使用PaddleDetection自带脚本将自制labelme数据集转为coco格式

问题PaddleDetection(ppdet)自带一个能将labelme标注的数据集转为coco格式的脚本，还能设置比例分配train、val和test数据集的比例。

Alex-Leung·2020-11-19 15:11

分割 json_to_dataset DONG2020

JPEGImages路径，类别名对应自定义标签，输出4个文件夹(原图，标签图，色彩掩码图，掩码可视化图)->下载专利下载codejupyter-notbook.exedata_to_dataset.ipynb#labelme

DONG_LIN_2019·2020-11-07 10:42

第十天 yolo V3 从0开始搭建

一：数据集标注以及生成数据集图像数据集标注工具：Labelimg以及labelme（暂时先说Labelimg用法）labelimg标注完数据之后可以pascal的.xml数据的格式进行保存，只能创建矩形框更加适用于目标检测制作数据集

hang_AI427·2020-10-11 16:58

修改labelme源码，解决粘连mask分离问题

问题：我们需要训练一个粘连物体分割的模型，使用labelme进行数据标注。我在标注完以后使用labelme_json_to_dataset命令进行生成数据集的时候出现以下情况。

dota2职业选手·2020-10-10 23:12

labelme安装，win10-anaconda-python35-labelme及遇到的错误解决

一、安装环境：windows10，anaconda3，python3.5二、安装过程：1、管理员身份打开anacondaprompt2、输入命令：condacreate--name=python35python=3.53、输入命令：activatepython354、输入命令：pipinstallpyqt5，pipinstallpyside2(自己刚开始没有安装pyside2,运行\anacond

weixin_45615383·2020-10-10 15:02

windows下labelme安装与使用

下载labelme源代码：https://github.com/wkentaro/labelme1.安装anaconda，安装方式自行百度；2.解压源代码，在解压目录下输入cmd；定位到源代码目录，输入命令

WangYF90·2020-09-17 13:33

DeeplabV3+ tensorflow学习以及训练自己的数据

一：数据准备：1、网上下载labelme开源标注工具并根据官网配置环境，然后标注数据并生成标签数据2、根据voc数据制作方式制作tfrecord数据二：训练前代码准备：修改：segmentation_dataset.py

zhanghenan123·2020-09-17 05:52

Deeplabv3+训练自己的数据集

目录deeplabv3+原理制作自己的数据集训练数据集tfboarddeeplabv3+原理制作自己的数据集labelme标注图像转换成voc数据集格式(lambelme2voc.py)，编辑labels.txt

Su_far·2020-09-17 04:19

【deeplab数据集3】批量提取label图像

下图是我的群二维码：上一次我们说到了使用labelme将json文件转化为数据集，转化完成后，每一张图片都生成了一个

水亦心·2020-09-17 04:53

Deeplab V3 训练自己遥感图像数据集

一、遥感图像数据集批量裁剪二、labelme标签标定数据集json批量转换后，得到四个文件夹注意：img和label的文件名要一致，否则在后续转tfrecord文件时会出错三、制作数据集首先制作数据集目录

醉雨轩Y·2020-09-17 04:31

Deeplab训练自己的数据集

1.制作自己的数据集1.1用labelme生成json文件lebelme安装:#Ubuntu14.04/Ubuntu16.04#Python2#sudoapt-getinstallpython-qt4#

阿飞大魔王·2020-09-17 04:00

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