YOLOV5目标检测---labelimg图片标注工具（1）_yolo标注软件

最新推荐文章于 2024-09-10 13:49:54 发布
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分类专栏： 程序员 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_84009899/article/details/137702756
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本文介绍了使用labelimg这款开源数据标注工具进行YOLOV5目标检测模型所需数据标注的详细步骤，包括标签工具的介绍、安装方法及标注前的设置，适合初学者进行数据预处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言：在使用YOLO训练自己模型的时候首先要学会对数据进行处理，这里介绍一个常用的本地打标签工具labelimg，如果不想按照的话也可以使用在线标签工具，因为害怕数据泄露，所以本人一直使用的是本地工具进行打标签。在线标注工具网站：https://www.makesense.ai/
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YOLOV5目标检测---labelimg图片标注工具（1）_yolo标注软件(1)
2401_84009837的博客
04-13 1327
Labelimg是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。VOC标签格式，保存为xml文件。yolo标签格式，保存为txt文件。createML标签格式，保存为json格式。
labelImg：目标检测数据集标注工具
最新发布
weixin_42605397的博客
05-10 819
labelImg-master 是一个流行的开源工具，旨在简化和加速目标检测数据集的创建过程。它提供了一个直观的图形界面，允许用户通过绘制边界框和分配类别标签来注释图像，这对于训练计算机视觉模型至关重要。本章将介绍 labelImg 的基础功能和界面布局，为后续章节深入探讨如何创建和管理目标检测数据集，以及如何高效利用 labelImg 来优化数据标注工作流奠定基础。通过本章的学习，读者将获得对 labelImg 功能和优势的基本了解，为进一步学习和使用这款工具提供坚实的起点。
YOLO 自动标注工具autolabelimg（适用yolov5 v6.1）
m0_58054476的博客
09-10 1126
首先，手动标注一部分数据集，训练YOLOV5 模型，得到best.pt。二、下载和安装autolabelimg（1） github链接：（2）安装。
YOLOV5目标检测---labelimg图片标注工具（1）
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YOLOv5 标注工具 - LabelImg 中文版：Windows 10 用户的福音
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yolov4目标检测-基于labelimg标注
2302_76226879的博客
04-28 953
为了测试代码，本次迭代次数设置为10，因此本次总训练数量为810，unfreeze_batch_size为4，共训练10个epoch，总步长为2020。由此看出，训练的模型效果优秀。原理：YOLO 的预测是基于整个图片的，并且它会一次性输出所有检测到的目标信息，包括类别和位置。注--pascalVOC指的是标注图片后的文件类型是.xml（一般用），yolo指的是.txt格式。的框，只需要让物体的中心在这个框中就可以了，而不是必须要让整个物体都在这个框中；不同的表现，置信度高的比较粗，置信度低的比较细。
YOLO快速图像标注工具
11-09
YOLO快速图像标注工具，里面附有使用说明书。资源并非自己原创，如果造成侵权，请私信我（我会主动删除）。
基于yolov5的数据集自动标注功能脚本工具【附代码】
z240626191s的博客
01-28 3909
近年来，随着深度学习的迅猛发展，计算机视觉领域取得了巨大的突破。其中，目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它在许多应用领域中起到了至关重要的作用。然而，目标检测所需的大量标注数据集的制作却是一项耗时且繁琐的工作。 为了解决这个问题，本文实现了一个基于YOLOv5的自动数据集标注功能脚本。YOLOv5是当今目标检测领域的一种优秀模型，其高效准确的检测能力被广泛认可。 我们的自动数据集标注工具通过使用已经训练好的YOLOv5模型，可以快速而准确地对输入的图像进行目标检测，将检测结果存储为标签文件(xml格
yolov5自动标注工具
03-02
yolov5自动标注工具
基于YOLOv5的智能人脸数据标注工具.zip
05-11
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yolov5,.TF,Touch图像标注工具
06-14
用于给图片数据集快速设置标签类型的工具,
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01-24
基于labelImg和YOLOv5的图形化半自动标注工具 通过现有 yolov5 pytorch 模型对数据集进行半自动标注 新闻 labelGo 现在支持最新版本的 YOLOv5 和自动类 .txt 文件生成 半自动贴标功能演示 一键将Yolo格式转换为VOC格式的演示 注意 如果有问题，请在问题中提出。 批注文件保存在与图片文件夹相同的位置。 推荐的 python 版本：python 3.8。 建议用于 conda 环境。 本项目支持最新版本的 YOLOv5，如果需要使用支持 YOLOv5 version5 的旧版本，可以在 Release 中找到源码。
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YOLOv5 标注工具使用教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5_annotations 1. 项目的目录结构及介绍 yolov5_annotations/ ├── README.md ├── requirements.txt ├── src/ │ ├── __init__.py │ ├── annotator.py │ ├──...
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