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计算机视觉常用图像数据标记平台

目录 1、LabelIMG 2、VGG Image Annotator 3、Supervise.ly 4、Labelbox 5、其他平台 ---- 在计算机视觉中海量图片数据标记是个让人头疼的问题,通过学习总结列举以下几种常用的图像标记平台...项目管理:在数据管理和用户方面没有什么先进的功能,但是它的界面是多边形注释最有效和最精确的界面之一,因为它允许您查看多边形的线条而不是其他任何内容。...此外,还可以选择直接在平台上进行数据转换。 项目管理:该平台为数据管理提供了大量选项,包括为用户添加细化权限,监控性能统计,标记对象等。缺少的一些事情是时间统计和质量控制机制。...输出是一个包含所有注释或PNG掩码的JSON或CSV文件(但是,每个类都有一个掩码,用户需要弄清楚如何处理重叠区域) 项目管理:设置项目非常简单,监控性能有很多选项,包括标记图像所需的秒数统计,以及激活不同贴标机之间的自动共识...PolygonRNN++: 仅作为演示版提供,但仍然非常有前景;在Cityscapes数据上训练的工具确实为自动驾驶汽车生成自动标签,并加强学习。

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Flutter 组件录 | Badge 标记组件

一、Badge 组件的基本使用 Badge 是一种 Material 风格的组件,可以在 child 组件的上层添加标记物。...Badge 展示圆点标记 Badge 最基础的能力是在 child 组件左上角展示一个小圆点,smallSize 可以设置圆点直径;backgroundColor 设置原点颜色。...Badge 展示文字标记 通过 label 属性可以自定义右上角的组件,如下展示一个红色的文字气泡。...Badge 的偏移量 offset 用于控制标记的偏移;alignment 用于控制标记在区域内的对其方式;如下图中第三个,通过 Alignment.bottomRight 让标记展示在右下角。...三、Badge 组件小结 总的来说,Badge 是一个小巧简单的组件,可以让你快速的在 child 组件上叠放一个标记组件,并且可以控制标记的偏移量和对齐方式。

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CA1824:用 NeutralResourcesLanguageAttribute 标记程序

值 规则 ID CA1824 类别 “性能” 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 程序包含基于 ResX 的资源,但没有向其应用 System.Resources.NeutralResourcesLanguageAttribute...如果默认区域性的资源嵌入在应用的主程序集中,并且 ResourceManager 必须检索与默认区域性属于与同一区域性的资源,则 ResourceManager 会自动使用位于主程序内的资源,而不是搜索附属程序...这样可绕过常用程序探测,提高所加载的第一个资源的查找性能,并可缩小工作。 提示 有关 ResourceManager 用于探测资源文件的过程,请参阅打包和部署资源。...解决冲突 若要解决此规则的冲突,请将属性添加到程序,并指定非特定区域性的资源的语言。 指定资源的非特定语言 在“解决方案资源管理器”中,右键单击项目,然后选择“属性” 。 选择“包”选项卡。...备注 如果你的项目是一个 .NET Framework 项目,请选择“应用程序”选项卡,然后选择“程序信息” 。 从“非特定语言”或程序非特定语言”下拉列表中选择语言 。 选择“确定”。

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CA1014:用 CLSCompliantAttribute 标记程序

规则说明 公共语言规范 (CLS) 定义了程序在跨编程语言使用时必须符合的命名限制、数据类型和规则。...好的设计要求所有程序用 CLSCompliantAttribute 显式指示 CLS 合规性。 如果程序没有此属性,则该程序即不合规。 符合 CLS 的程序可能包含不合规的类型或类型成员。...如何解决冲突 若要解决此规则的冲突,请将属性添加到程序。 应确定不合规的类型或类型成员,并将这些元素标记为不合规,而不是将整个程序标记为不相容。...如果不希望程序符合 CLS,请应用属性并将其值设置为 false。...示例 下面的示例演示应用了 System.CLSCompliantAttribute 属性的程序,该属性声明此程序符合 CLS。

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CA1017:用 ComVisibleAttribute 标记程序

项 “值” RuleId CA1017 类别 设计 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 程序没有已应用的 System.Runtime.InteropServices.ComVisibleAttribute...合理的设计指出程序将显式指示 COM 可见性。 可以针对整个程序设置 COM 可见性,然后重写各个类型和类型成员的 COM 可见性。 如果此属性不存在,则程序的内容对 COM 客户端可见。...如何解决冲突 若要解决此规则的冲突,请将该属性添加到程序。 如果你不希望程序对 COM 客户端可见,请应用该属性并将其值设置为 false。 何时禁止显示警告 不禁止显示此规则发出的警告。...如果希望程序可见,请应用该属性并将其值设置为 true。 示例 下面的示例演示一个应用了 ComVisibleAttribute 属性的程序,以防止其对 COM 客户端可见。

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自动驾驶数据-Argoverse Dataset

Argoverse数据是由Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院发布的用于支持自动驾驶汽车3D Tracking和Motion Forecasting研究的数据。...数据包括两个部分:Argoverse 3D Tracking与Argoverse Motion Forecasting。...Argoverse数据包含LiDAR数据、 RGB视频数据、前向双目数据、6 DOF的定位数据以及高精地图的数据,所有的数据都跟高精地图数据进行过配准。...Argoverse是第一个包含高精地图的数据,它包含了290KM的带有几何形状和语义信息的高精地图数据。...Argoverse高精地图坐标系采用UTM坐标系,UTM将全球分成60个Zone,每个Zone经度方向跨越6度,在UTM基础之上,Argoverse又将坐标系相对于单个城市的固定坐标进行偏移,从而得到最终数据的地图坐标系

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单细胞亚群的标记基因可以迁移在不同数据

,如下所示: 文章标记基因列表 降维聚类分群也非常漂亮,如下所示: 这样的分析已经是超级简单的了,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释,读入这个文章的GSE162610数据,进行标准的...降维聚类分群后,很容易根据文献里面的标记基因给出来各个亚群的生物学名字,然后对不同亚群,可以找这个数据里面的特异性的各个亚群高表达量基因作为其标记基因: 特异性的各个亚群高表达量基因 接下来我就在思考...,这样的实验设计在非常多的单细胞数据都可以看到,因为在小鼠模型里面取脑部进行单细胞测序是很多疾病的首选。...对GSE182803数据进行同样的处理 可以看到: image-20220102164343172的降维聚类分群 这个数据里面的 巨噬细胞和小胶质细胞也是很清晰的界限。...units = "cm",width = 50,height = 20) 可以看到 巨噬细胞和小胶质细胞 仍然是具有比较清晰的分界线哦 : 仍然是具有比较清晰的分界线 说明 巨噬细胞和小胶质细胞各自相对标记基因在不同数据都是具有可区分能力的

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使用COVID-19开放式研究数据从未标记数据中学习

Martins 【导读】COVID-19开放研究数据可以帮助研究人员和卫生界抗击全球流行病。...(https://cord-19.apps.allenai.org/) 、经过微调的嵌入模型(https://github.com/gsarti/covid-papers-browser) 和收集标记数据的竞赛...,以及我们在 https://vespa.ai/ 希望快速建立一个围绕CORD-19数据的搜索应用程序(https://cord19.vespa.ai/) 的事实,我决定花一些时间考虑如何在没有标记数据的情况下...具有客观标准来评估不依赖于人类注释数据的搜索结果,不仅对于没有显式标签的情况(例如CORD-19数据)很重要。...它在处理带有偏置标签的数据时也很有用,例如在MS MARCO数据偏向于术语匹配信号(https://towardsdatascience.com/why-you-should-not-use-ms-marco-to-evaluate-semantic-search

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Autoviz:自动可视化任何数据

可视化是一种使用不同的图形和图来可视化数据的技术。在数据科学中,我们通常使用数据可视化技术来理解数据,找到数据之间的关系。可视化还可以帮助找到用于进一步分析的数据集中的模式。...在本文中,我们将学习一个python库AutoViz,它可以用一行代码自动完成数据可视化的整个过程。 ? AutoViz只需一行代码就可以自动显示任何数据。...AutoViz可以找到最重要的功能,并只使用那些自动选择的功能绘制有影响力的可视化。此外,AutoViz的速度非常快,几秒钟内就能实现可视化。 让我们在一些数据的帮助下开始探索AutoViz。...pip install autoviz 加载数据和分析 在这里,我将使用不同的数据来可视化/探索AutoViz可以生成的不同类型的图表/图。你可以从Github仓库中下载所有的数据。...让我们再分析一个数据,在这个数据集中,有4个属性描述了一个公司的广告支出和销售。我们将通过创建上面使用的修改数据的步骤来分析这个问题。

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PLC:自动纠正数据噪声,来洗洗数据吧 | ICLR 2021 Spotlight

论文提出了更通用的特征相关噪声类别PMD,基于此类噪声构建了数据校准策略PLC来帮助模型更好地收敛,在生成数据和真实数据上的实验证明了其算法的有效性。...Experiment ***  数据噪声问题目前还没有公开的数据,所以需要生成数据进行实验,论文主要在CIFAR-10和CIFAR-100上进行数据生成和实验。...在实验的时候,部分实验会组合特征相关噪声和独立同分布噪声进行噪声数据生成和实验,最后的验证标准取模型在验证上的准确率。...图片  在真实数据上的性能对比。...Conclusion ***  论文提出了更通用的特征相关噪声类别PMD,基于此类噪声构建了数据校准策略PLC来帮助模型更好地收敛,在生成数据和真实数据上的实验证明了其算法的有效性。

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双雷达数据:用于自动驾驶的双雷达多模态数据

目前对于自动驾驶中深度学习感知算法的哪种方法有益的比较分析仍然缺乏。其中一个主要原因是当前的数据仅采用一种类型的4D雷达,因此难以在相同场景中比较不同类型的4D雷达。...实验平台配置以及不同传感器收集的数据的可视化场景。(a) 显示了自动驾驶汽车系统中每个传感器坐标系统的信息。...内容概述 提出的数据的主要包括自车系统传感器规格,传感器校准,数据标注,数据收集和分发,以及数据的可视化。...总结 本文提出了一个大规模的多模态数据,包括两种不同类型的4D雷达,可用于自动驾驶中的3D物体检测和跟踪任务。我们在不同情境和天气条件下收集数据帧,这有助于评估不同情境中不同4D雷达性能。...我们通过最新的基线验证了我们的数据符合我们的预期需求。我们的数据适用于当前自动驾驶的感知任务。我们收集的各种恶劣天气条件下的数据没有达到预期。

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Scale筹集1800万美元,推进自动驾驶数据标记进展

自动驾驶汽车需要数据,而且是相当多的数据。根据兰德公司的研究,它们必须驾驶数亿甚至数十亿英里来证明他们的安全。像Waymo这样的公司正在顺利进行;自动驾驶汽车预计每年产生超过300太字节。...但收集数据并不是唯一的技术障碍。添加允许汽车的计算机模型识别并从中学习的标记是另一个挑战。 这就是Scale的用武之地。...Scale采用人工数据贴标机和机器学习算法的组合,对来自Lyft,通用汽车,Zoox,Voyage,nuTonomy和Embark等客户的原始未标记流进行排序,并将其作为可扩展数据返回。...总而言之,Scale的系统已经注释了自动驾驶汽车收集的超过2亿英里数据,并且最近将其工作扩展到机器人,无人机,虚拟助手以及严重依赖AI的其他解决方案。...特别是对于自动驾驶汽车而言,无论哪个公司最终名列前茅,Scale都能很好地接管新兴的数据注释领域。”

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数据自动驾驶都有什么测试基准?

自动驾驶是现在非常活跃的领域,几乎所有的车厂,大型互联网公司都参与其中,其中计算机视觉技术的应用也非常广泛,这篇文章将对自动驾驶中的重要数据做简单介绍。.../tree/master/datasets 发布于2016年,Udacity是Google开设的线上教育平台,其中有自动驾驶相关线上培训,它也为其自动驾驶算法比赛专门准备了数据。...另外它包含比同类数据更多的行人实例。 车道标注,车道线是人类驾驶员重要的道路指示,当GPS或地图没有精准地全球覆盖时,它们也是自动驾驶系统驾驶方向和定位的关键线索。...车道的标记分为两种类型,垂直车道标记和平行车道标记。垂直车道标记表示沿着车道行驶方向的标记,平行车道标记表示车道上的车辆需要停车的标志。另外还提供了若干标记的属性,例如实线与虚线以及双层与单层。...08GTA数据 数据地址:http://www.rockstargames.com/grandtheftauto/ 英特尔的GTA的AI和这个虚拟世界给予了训练自动驾驶的可行性,一款赛车游戏《Grand

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Power BI参数自动放大缩小数据

前些天的文章中阐述了使用参数的改变来实现本地desktop创建模型、修改模型使用小的数据,而云端service刷新使用大的数据: Power BI 以小易大:破电脑也能搞定大模型 获取的是本地文件夹中的文件...因此本文也将重点说明如何让数据自动在本地desktop中刷新小数据,上了云之后刷新大数据。...本地刷新时自动获取的时区是东八区(其他地区数字不同),而到了云端刷新时是按照格林尼治时间也就是0区。 我们将这个8给提取出来: 报告中显示: 云端刷新一下: 好了!...: 本地刷新与云端刷新时两个表对应的【是否刷新】值: 由于只有2个表2万多行,本地刷新很快: 大数据有270个文件,每个文件1万多行: 最后一次刷新的时间就是云端自动刷新了大数据,花了6分钟...: 因为数据量确实比较大: 结论 本文介绍了从onedrive for business中获取数据的方式,本地desktop刷新小数据,云端service自动刷新大数据的设置方式。

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