关于Labelme对目标内部有缺陷的解决方法

最新推荐文章于 2024-06-16 22:05:31 发布

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文章标签： tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43402168/article/details/105456653

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本文介绍了一种在Labelme中处理目标内部缺陷的有效方法，即通过将缺陷区域标记为_background_来实现。这一技巧能够帮助标注人员更准确地定义目标边界，同时确保缺陷部分不被忽略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

关于Labelme对目标内部有缺陷的解决方法

******设置目标内缺陷标签为_background_

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画 mask（ json文件由 labelme 标注）

G果的博客

05-28

1796

一、准备工作 1. image_and_json文件夹：里面存放图片和 json 文件（labelme4.5.6标注）注意：图像和json标注文件要放在同一个文件夹里面，labelme的版本是4.5.6 2. Visualization文件夹：保存添加 mask 后的图片（代码自动生成，不需要新建） 3. labels.txt：写入类别信息（labelme标注时给物体的类别名称）提示：这里的__ignore__ 和 __background__是固定的，01、02、03是用labelme标注时给的物

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qq_36130719的博客

11-27

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labelme踩坑整理

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02-26

1647

最近尝试了下用labelme给遥感图像做标签，在这里总结一下碰到的bug。目前只能说是浅尝辄止，还没有真正走到深度学习那一步，后续碰到新的问题在继续更新。 1 位深限制 labelme只能读取小于32位深的图像，亲测8、16、24位深都没有问题，32位深会报错。顺便说一下，本人使用Sentinel-1数据进行尝试，影像存在VH和VV两个极化波段。发现用SNAP导出数据为GeoTIFF时，如果同时选中两个波段，实际位深会是选择参数的4倍（比如参数选择8位深，导出的图片就会是32位深；选择16位深，导出的就是

Labelme标注流程、以及遇到的问题

DZSpace，专注于计算机科学与技术领域的技术博主，致力于分享实用知识与技巧，帮助读者快速掌握技术要点，共同探索计算机世界的无限可能。欢迎访问DZSpace的博客，一起学习进步！

12-30

3173

使用前注意：如果标注前需要对图片尺寸进行修改，务必先修改图片尺寸，再标注 """ 修改图片尺寸的代码 """ from PIL import Image import os Files_path = r"C:\Users\dd\Desktop\标注远距离图片" # C:\Users\dd\Desktop\标注远距离图片\data 注意图片是放在data文件夹下的！！！ labels_num = len(os.listdir(Files_path)) print(labels_num) for i i

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资源摘要信息:"桥梁缺陷检测数据集是一项专门为机器学习任务设计的数据资源，主要目标是识别和定位桥梁结构中可能存在的不同缺陷类型。这个数据集包括了训练集和验证集，它们是为了训练和评估机器学习模型，如YOLO...

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01-04

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02-06

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安装labelme cmd里输入以下代码， pip install labelme-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 用清华源非常快打开labelme cmd里直接输入labelme 就会自己打开我们常用的标注方式就这两种，多边形和矩形打开我们保存的文件地址，看到对应的json文件就说明保存成功了。具体json文件怎么转换之后再说。 ...

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11-07

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