AI实战:图像语义分割标注工具

最新推荐文章于 2025-09-10 09:54:12 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-10 09:54:12 发布 · 1.4k 阅读 · 1 ·
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本文汇总了多个开源图像语义分割标注工具，包括LabelMeAnnotationTool、ImageSegmentation等，旨在为图像处理、计算机视觉领域的研究与应用提供技术支持。

图像语义分割标注工具

  • Annotation Tools:

    https://github.com/AKSHAYUBHAT/ImageSegmentation
    https://github.com/kyamagu/js-segment-annotator
    https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool
    https://github.com/seanbell/opensurfaces-segmentation-ui
    https://github.com/lzx1413/labelImgPlus
    https://github.com/wkentaro/labelme

图像标注--语义分割
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06-11 2324
图像语义分割（semantic segmentation），从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割。语义在语音识别中指的是语音的意思，在图像领域，语义指的是图像的内容，对图片意思的理解。目前语义分割在地理信息系统、无人车驾驶、医疗影像分析、机器人等领域有显著应用。
Python 人工智能实战：图像分割
AI架构师小马
11-08 265
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 概述 图像处理（Image Processing）是指利用计算机对图像进行分析、识别和处理的一门技术领域。对于人类来说，拍照、剪贴、看手机相册都是很平常的事情，但对图像进行分析、处理、或者说“分割”则属于高级技术范畴。现如
图像分割标注工具（python-opencv实现）
07-16
基于opencv 窗口的分割标注工具，读取bmp,jpg,jpeg等图像，标注结果保存为png格式图像，适用于图像分割网络。
深度学习图像分割标注工具Labelme实战指南
最新发布
weixin_35749440的博客
09-10 1482
图像分割是计算机视觉中的核心任务之一，其目标是将图像划分为多个具有特定语义的区域或对象，为后续的识别、检测和分析提供结构化数据支持。随着深度学习的发展，图像分割技术从传统的基于阈值、边缘检测等方法，逐步演进为以卷积神经网络（CNN）为基础的语义分割、实例分割和全景分割三大范式。三者的主要区别在于分割粒度：语义分割对所有像素进行类别划分，但不区分同类实例；实例分割在语义基础上进一步区分不同对象个体；而全景分割则统一处理“物”与“景”，实现全场景像素级理解。
语义分割标注工具——labelme
xiaotiig的博客
11-24 8647
参考下面网址： 感谢up主： https://www.bilibili.com/video/BV1xT4y1j7A9?from=search&seid=2903997967250679674
Labelme 图像语义分割标注软件
Dontla的博客
04-18 970
pass
图像语义分割标注软件EISeg
Vertira的博客
03-23 1400
paddle 语义分割标注软件： https://github.com/PaddleCV-SIG/EISeghttps://github.com/PaddleCV-SIG/EISeg
精选资源
DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集
06-14
本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作数据集，并使用DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像语义分割应用。 本课程有两个项目实践： (1) CamVid语义分割 ：对CamVid数据集进行语义分割 ...
精选资源
U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集
06-14
U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用U-Net训练自己的数据集，从而能开展自己的...
掌握U-Net实战技巧：自定义数据集图像语义分割
资源摘要信息:"本资源为一套关于U-Net图像语义分割实战的课程资料，旨在教授学员如何训练自己的数据集以实现图像的语义分割。U-Net是一种深度学习架构，尤其适用于医学图像分割领域，在提高图像分割精度方面表现出色...
UNet（TensorFlow2）图像语义分割实战：训练自己的数据集
bai666ai的博客
11-15 1020
课程链接：U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集--计算机视觉视频教程-人工智能-优快云程序员研修院 注意：本课程已从Keras更新至TensorFlow2 U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用U-Net训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。 本课程有三个项目实践： (1) Kaggle盐体识别比赛 ：利用U-Net进行Kaggle盐体识别
图像分割与标注
12-04
用MFC实现了GrabCut算法，可以对任意彩色图像进行分割，并对图像进行标注
LabelImage和VIA两款图像标注工具，图像识别、图像分割的必备工具，超好用
03-15
很好用的两款标注工具，不用安装直接使用，下载解压后，直接运行html即可
深度学习做图像分割的标记工具labelme
06-09
图像分割的标记工具Labelme，深度学习进行图像分割的标记工具。
语义分割标注工具labelme4.5.6
09-21
通用的语义分割标注工具，可以用于deeplab系列、mask rcnn等逐像素分割算法的数据标注，标签格式为json文件
halcon语义分割标注工具.zip
09-08
halcon深度学习语义分割标注工具V1.0.0.1.rar(更新，绝对没有次数限制，免费！！！) 1、环境：halcon18.11，windows 64bit 2、功能：替代halcon代码式语义分割工具，增强使用方便性 3、记得每次退出标注前要点击‘全保存’按钮 4、如果谁要源码，10元rmb(辛苦费而已)，软件有二维码 5、halcon深度学习语义分割标注工具V1.0.0.1
EISeg——应用于语义分割的自动标注软件
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a486259的博客
04-14 2万+
1、介绍 EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是以RITM及EdgeFlow算法为基础，基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。涵盖了通用、人像、遥感、医疗等不同方向的高质量交互式分割模型，方便开发者快速实现语义及实例标签的标注，降低标注成本。 另外，将EISeg获取到的标注应用到PaddleSeg提供的其他分割模型进行训练，便可得到定制化场景的高精度模型，打通分割任务从数据标注到模型训练及预测的全流程。 模型准备 在使用EIseg前，请先下载
图像分割SAM辅助标注工具，可调用SAM等大模型（保姆级教程）
qq_34717531的博客
07-10 9268
SAM等模型通过先进的深度学习技术，实现了高效、精准的图像自动化标注。这不仅显著降低了人工标注的工作量和成本，提高了标注效率和精度，还为各个领域的研究和应用提供了强大的技术支持。随着SAM等模型的不断完善和应用，自动化标注将在更多领域展现出巨大的潜力和价值。
图像分割-手把手系列2：标注工具
微风❤水墨
01-10 1202
标注工具：支持 【分割+检测】 标注，工具在手，天下我有 1：绘制图形：直线、弧线、矩形、四边形、多边形、画笔、指针、 2：颜色可选 3：支持粗细 4：光标跟随 5：实时显示RGB数值 6：支持mark图 7：支持高亮 8：支持动态读取本地标签 9：支持拖动 10：支持读取本地文件夹、文件 11：支持标准VOC格式xml文件 使用教程： 1：在lable.txt文件中加入自己需要的类别名称【英...
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