python 快捷键(待补充)

本文汇总了IntelliJ IDEA中的各类实用快捷键,包括代码编辑、格式化、导航、调试等操作,帮助开发者提高工作效率。

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

1. ctrl+shift+A:万能命令行

2. shift两次:查看资源文件

自定义模板:???

 

#新建工程第一步操作

1. module设置把空包分层去掉,compact empty middle package

2. 设置当前的工程是utf-8,设置的Editor-->File Encodings-->全部改成utf-8,

#注释

1. ctrl+/:单行注释

 

#光标操作

1. ctrl+alt+enter:向上插入

2. shift+enter:向下插入

3. end:光标

#操作代码

1. ctrl+d:复制粘贴一行

2. ctrl+y:删除一行

3. shift+F6:重命令

5. ctrl+O:复写代码

 

#格式代码及其他功能

1. ctrl+alt+L:格式代码

2. 在代码中使用alt+insert:Generate,可以get/set等操作

3. ctrl+alt+T:添加try/catch

4. ctrl+alt+M:抽取代码

5. ctrl+alt+F:变量抽取全局变量

1. 还需要设置前缀:Editor-->code style-->java-->code Genertion-->设置Field的前缘为m添加

6. ctrl+alt+v:方法体内值抽取成变量

8. 保存成模板:ctrl+shift+L,这个是自定义的(save as live Template)

9. 选中内容:tab进行退格

10. shift+tab:反向退格

11. alt+shift+上下键:选中代码移动

12. ctrl+shift+上下键:可以移动当前方法体,如果移动一行代码只能在代码体内移动

13. ctrl+shift+U:代码大小写

15. ctrl+shift+enter:补全代码(一行尾添加分号,如果是if等添加括号)

 

#进入代码

1. ctrl+鼠标:进入代码

2. ctrl+B:进入代码

5. ctrl+shift+12:最大化窗口

#替换查找

1. ctrl+r:替换

2. ctrl+F:查找

3. ctrl+shift+F:全局查找

4. ctrl+shift+R:全局替换

5. ctrl+shift+i:快捷查看方法实现的内容

6. ctrl+p:查看参数

7. ctrl+Q:查看文档描述

8. shift+F1:查看api文档

8. ctrl+F12:查看类的方法

9. ctrl+H:查看类的继承关系

10. 查看变量的赋值情况:

1. shift+ctrl+a:输入analyze data flow to Here

11. ctrl+alt+H:查看方法在那里被调用了

12. ctrl+{}:可以定位方法体的括号

13. F3:查看选中的内容

14. shift+F3:反向查看内容

15. ctrl+alt+B:查询那些类实现了光标所在的接口

16. ctrl+U:查看父类

17. ctrl+E:最近编辑的文件列表

18. ctrl+alt+home:查看布局与对应的类

19. ctrl+alt+H:查看当前方法在那里进行调用

#运行编译

1. ctrl+F9:构建

2. shift+F10:运行

 

#工程目录操作

1. 新建文件及工程:选中要创建目录使用alt+insert

2. ctrl+shift+a:输入show in explorer-->打开相应目录

3. ctrl+alt+s:打开软件设置

4. ctrl+alt+shift+s:打开module设置

5. alt+1:当前目录区

6. alt+7:当前类的方法列表查看

7. ctrl+tab:切换目录及视图

8. alt+shift+c:查看工程最近更改的地方

9. ctrl+J:livetemp模板查看

#代码快捷操作

1. 没有操作完成操作可以先写todo进行,就可以在todo的窗口进行查看

2. F11定义书签

3. shift+F11:查看书签

4. ctrl+J:快捷调出模板

5. alt+点击断点:禁用断点

6. 调试状态下按下:alt查看变量能审查表达式的值

#组合快捷键

1. F2:定位错误

2. alt+enter:修正错误

3. alt+鼠标:进入列编辑模式

4. ctrl+w:选中单词

5. 或其他组合操作

 

#编辑的位置

ctrl+alt+左右键:这个是定位到编辑的位置

<think>嗯,用户的问题是关于如何用LabelImg进行高质量标注来提升YOLO模型效果,特别是处理多物体和模糊目标的情况。我需要先回顾一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以利用。引用里提到了LabelImg和Make Sense这些工具,还有数据增强和自动标注的方法。用户可能已经了解了一些基础,现在想深入优化标注过程。 首先,用户提到多物体的情况。这时候标注的关键是确保每个目标都被正确框选,避免遗漏或重叠。可能需要建议他们使用LabelImg的快捷键,比如用W快速创建框体,或者调整框体大小来适应不同物体。另外,对于密集目标,可能需要分层标注,或者适当放大图像来精确调整边界框。 然后是模糊目标的处理。这时候用户可能需要判断是否有标注价值,如果目标太模糊可能影响模型训练,可以建议设定清晰度阈值。对于部分遮挡的情况,要标注可见部分,并在备注中说明,这样模型能更好地学习部分特征。动态模糊的话,可能需要标注完整轮廓,或者使用数据增强来增加类似样本。 接下来是标注技巧。比如统一命名规范,保持标注一致性,这能减少模型混淆。还有复杂场景的分层标注,先标明显的物体,再处理小的或模糊的。另外,用户可能需要了解如何利用LabelImg的自动保存和快捷键提高效率,以及如何检查标注质量,比如通过预览模式或脚本检查。 数据质量方面,用户可能需要知道如何筛选无效标注,平衡不同类别的样本数量,避免数据倾斜。同时,结合数据增强,比如旋转、缩放,来提升模型鲁棒性。引用里提到的自动标注工具,比如Make Sense,可能可以辅助减少手动工作量,但需要人工核对。 最后,用户可能需要了解后续的验证步骤,比如划分数据集、可视化检查,以及模型训练后的反馈循环,根据检测结果调整标注。这些步骤能形成一个闭环,持续优化数据质量。 需要确保回答的结构清晰,分点说明,每个部分都给出具体的操作建议,并结合用户提供的引用内容,比如引用2提到在线工具Make Sense,可以作为辅助工具。同时,注意使用正确的中文表达,避免术语错误,并自然地添加引用标识。还要生成相关问题,引导用户进一步探索,比如优化标注流程的方法,或者处理模糊目标的其他技巧。</think>### 使用LabelImg实现高质量图像标注提升YOLO模型效果的技巧 #### 一、多物体标注的精确处理方法 1. **边界框的精细调整** - 对于密集目标,按住`Ctrl`+鼠标滚轮可放大图像,通过像素级调整边界框位置和大小。标注时需确保相邻目标边界框不重叠(除非存在遮挡)[^2]。 - 使用快捷键`W`快速创建新框体,`A/D`切换标注文件,提升多目标场景下的标注效率[^3]。 2. **分层标注策略** - 对复杂场景分两次标注:先标注显著大目标,再标注小目标或边缘模糊目标。例如: $$ \text{标注优先级} = \begin{cases} 1 & \text{清晰主体} \\ 2 & \text{半遮挡目标} \\ 3 & \text{模糊/小目标} \end{cases} $$ #### 二、模糊目标的标注规范 1. **可辨识度判断标准** - 若目标模糊到人类难以辨认(如运动残影、低分辨率),建议舍弃标注[^1]。可通过设定清晰度阈值(如SSIM < 0.3时放弃标注)过滤无效样本。 2. **部分模糊目标的处理** - 对遮挡目标标注可见区域,并在`LabelImg`的备注栏添加`occlusion=50%`等属性说明。 - 动态模糊目标应标注完整轮廓,后续通过数据增强(运动模糊滤镜)提升模型适应性。 #### 三、提升标注质量的实用技巧 1. **标注命名与属性统一** - 建立类别命名规范(如全小写、单复数统一),避免`person`与`people`并存导致类别分裂。 - 对特殊属性使用标签后缀,例如`car_red`, `car_blue`配合YOLO的分层分类训练。 2. **标注质量验证方法** - 使用`LabelImg`的预览模式检查边界框是否贴合目标边缘。 - 通过Python脚本批量检测标注异常(如宽高比>5:1的异常框): ```python import xml.etree.ElementTree as ET for obj in root.findall('object'): bbox = obj.find('bndbox') xmin = int(bbox.find('xmin').text) xmax = int(bbox.find('xmax').text) if (xmax - xmin) < 5: # 过滤宽度过小的错误标注 root.remove(obj) ``` #### 四、数据质量优化策略 1. **标注数据清洗** - 删除重复标注(如完全重叠的框体) - 平衡各类别样本量,对少样本类别进行定向数据增强 2. **与模型训练的协同优化** - 在YOLO配置文件中设置`flip_label=0.5`,利用水平翻转增强应对左右对称目标的标注不足问题。 - 对困难样本(模糊/小目标)设置更高损失权重: ``` # YOLOv5的hyp.yaml修改示例 obj: 0.8 # 原始目标置信度损失权重 fl_obj: 1.2 # 模糊目标专用权重 ``` ### 标注工作流程建议 1. **硬件配置优化** - 使用4K显示器或双屏操作,提升标注精度 - 外接轨迹球鼠标实现更精细的框体控制 2. **团队协作规范** - 制定标注手册定义边缘案例处理规则(如只露出轮胎的车辆是否标注) - 通过交叉验证(不同成员标注同一批图像)评估标注一致性 ### 后续验证与迭代 1. **数据集划分建议** - 按8:1:1划分训练/验证/测试集时,需确保每个子集包含所有场景类型 - 对模糊目标单独创建验证子集`blur_val`,监控模型专项表现 2. **标注-训练反馈循环** - 分析模型假阳性样本,针对性补充标注(如增加同类负样本) - 对持续识别错误的目标,检查是否存在标注位置偏差或类别混淆 ### 可视化检查工具推荐 - **LabelImg预览模式**:快速浏览标注覆盖情况 - **FiftyOne**:可视化标注与预测结果对比 - **CVAT**:Web端协同标注与版本管理
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