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再见,labelme

当前业界针对各类任务存在众多的标注工具,最常见的就是 labelme 了。labelme 是一款开源的,也是使用最广泛的图像标注工具。 可是,它真的很好用么?真的很香吗? ? 在实际标注体验中,我们总结了一些关于 labelme 的槽点: 软件安装麻烦首当其冲。 labelme 是开源的没错,但安装它就需要半天时间,还要注意安装环境、安装版本号等,如果直接安装 labelme 不标注版本号在后续 json 到 dataset 的时候会出现异常。 现在,我发现有一款比 labelme 更简单、更全面的数据标注工具,不但好用,竟然还可以白嫖,你要不要来试一试? 相较于 labelme,BML 的神奇之处是它真的能解决那些动辄成千上万的海量数据标注问题,那些繁琐重复的数据工作,在它那里一站式解决真的不是梦!

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通用文本标注工具 labelme

因此,我们快速开发了一个通用的文本标注工具并开源,工具名称为labelme,翻译成“来标我”,现在labelme已经支持组内所有的标注任务。 2. 支持的特性 [1510129525942_79_1510129572196.png] 图1 labelme支持的特性 2.1 多场景 目前支持文本类目标注(图2)和关键词标注(图3)两个场景。 另外,为了降低系统复杂度,弱分类器与labelme解耦,labelme提供接口给弱分类器,接口包括获取已标注数据和未标注数据,更改未标注数据预测类别,弱分类器由用户自行选择。 另外,labelme优先展示概率比较大的类目,提高标注效率。 2.5 CDB数据管理 labelme采用mysql管理标注数据,mysql使用CDB,保证数据安全,毕竟标注数据需要大量人力。 2.6 报表推送 labelme会向任务的owner和labeler推送报表,报告样本总量,已标数据,剩余数量,每个人前一天标注数量和准确率。

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    如何用labelme标注语义分割数据集

    QQ:战、血舞皇朝、2125364717 采用的软件为labelmelabelme是麻省理工(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发的图像标注工具,人们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注 图9 anaconda创建虚拟环境界面 第五步:创建虚拟环境,如图10所示,Name为labelme。一定要选择Python 2.7,然后点击Create。 图12 labelme虚拟环境 第七步,一次输入命令conda install pyqt和pip install labelme完成labelme的安装,遇到所有的[y/n]都选y,如图13所示, ? 图13 labelme安装 第八步,输入命令labelme启动labelme,如图14所示,labelme界面如图15所示, ?                                                                          图19 labelme标记完成 第十步,对json文件进行解析生成最终的ground truth。

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    如何通过labelme标注将json文件转为png的label

    1、安装labelme 1、创建一个新环境 conda create -n labelme python=3.6 2、进入该环境,安装pyqt5和labelme,labelme要求3.3.1的版本 pip install pyqt5 -i https://pypi.doubanio.com/simple pip install labelme==3.3.1 -i https://pypi.doubanio.com /simple 3、安装完成后,直接输入labelme,打开labelme软件即可 labelme ? ', '_') out_dir1 = osp.join(osp.dirname(path), 'labelme_results') if 存放的png文件在C:\Users\86152\Desktop\json\labelme_results\ID_0011_Z_0156_json下面 ?

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    ​吊打labelme,这款AI开发神器的图像标注yyds!

    当前业界针对各类任务存在众多的标注工具,最常见的就是 labelme 了。labelme 是一款开源的,也是使用最广泛的图像标注工具。可是,它真的很好用么?真的很香吗? ? 在实际标注体验中,我们总结了一些关于 labelme 的槽点: 软件安装麻烦首当其冲。 labelme 是开源的没错,但安装它就需要半天时间,还要注意安装环境、安装版本号等,如果直接安装 labelme 不标注版本号在后续 json 到 dataset 的时候会出现异常。 现在,我发现有一款比 labelme 更简单、更全面的数据标注工具,不但好用,竟然还可以白嫖,你要不要来试一试? 相较于 labelme,BML 的神奇之处是它真的能解决那些动辄成千上万的海量数据标注问题,那些繁琐重复的数据工作,在它那里一站式解决真的不是梦!

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    资源 | MIT开放图像标注工具LabelMe源代码:助力机器视觉的发展

    项目开源地址:https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool LabelMe 地址:http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0 / 在该网址我们可以找到可在服务器上安装的 LabelMe 图像标注工具源码。 LabelMe 是一个用于在线图像标注的 Javascript 标注工具。与传统图像标注工具相比,其优势在于我们可以在任意地方使用该工具。 collection=LabelMe:使用默认 LabelMe 集合列表,设置一个新的集合列表请查看下文。 folder=MyLabelMeFolder:LabelMe 中图像储存的文件夹。 /annotationCache/DirLists/labelme.txt」文件内。

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    手把手教学Yolov7的搭建及实践

    转yolo的脚本): 强烈建议用labelme labelme格式标注完就是一张图对应一个json: yolo格式是一个图对应一个txt: 我是把转化完的txt和json都同一个文件夹下: 标注软件 : labelme就一个exe文件50m左右,下载地址:8q3m,windows上下载后直接执行,非常方便 labelme转yolov5脚本: (只写了检测的,labelme的分割、关键点等等脚本有机会写个总的 =r"C:\Users\ttao\Pictures\my_" def get_labelme_data(labelme_dir): with open(labelme_dir) as f: labelme_data in labelme_datas: label=labelme_data[0] x_c=labelme_data[ 1]/img_w y_c=labelme_data[2]/img_h w=labelme_data[3]/img_w

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    深度学习中常用的标注文件

    如果是labelme标注的图像,还可以通过labelme_json_to_dataset命令转换为png文件。 labelme标注后生成的json文件 “shapes”记录每一个标注区域,其中有‘label’、‘line_color’、‘fill_color’、‘points’、‘shape_type’等信息。 也标注了person的位置信息(xmin=174,ymin=101,xmax=349,ymax=351) 图片 原始图片 该文件也可以使用sublime和notepad++打开 png 我试着使用labelme 图片 labelme labelme并不是标记文件,而是一个软件。通过该软件可以标注图像,保存的文件时json文件。

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    keras版Mask-RCNN来训练自己的目标检测数据集

    使用指令 pip install keras 接着就是安装那个labelme打标工具。 使用指令: pip install pyqt5 pip install labelme 然后直接在cmd终端里输入指令: labelme 5、进行样本打标 点击“open”,打开需要标注的图像,选择对目标区域进行标注 因为labelme生成的标签为一个label.png文件,这个文件只有一通道,在你标注时同一标签mask会被给予一个标签位,其中名字相同的软件会给其填充相同的标签值。 其中的代码文件是:labelme_json_to_dataset.py,使用的代码是: ? ? ?

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    推荐5最佳免费图像注释工具

    labelme 这是我目前用于图像注释项目的最佳工具。labelme在易于安装和界面方面与labelimg更为相似,它们之间的区别在于labelme具有一些特性,使我将其用作日常注释工具。 在labelme中,可以自由选择它拥有的六种类型,从多边形、矩形、圆形、直线、点和线条开始。labelme提供了注释图像的灵活性,同时也易于使用。 labelme对我来说唯一的缺点是它只能以JSON格式保存文件。但是,如果ml工程师对格式没有意见,这也不是问题。

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    深度学习图像标注工具汇总

    但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具: Labelme Labelme适用于图像分割任务的数据集制作: ? 它来自下面的项目:https://github.com/wkentaro/labelme 该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中,如下: https://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/static/apc2016_obj3.json 同时该软件提供了将json文件转化为labelimage labelImg Labelme适用于图像检测任务的数据集制作: ?

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    高分辨率图像建筑物提取数据集制作

    xxx_0_json # 调用labelme_json_to_dataset 0.json 生成的0_json文件夹 img.png # 原始图片的png格式 info.yaml label.png image_path = os.path.join(target_dir,name) tiff.imsave(image_path, cropped) 标注工具 labelme 使用label标注每张图片 pip install labelme # 安装labelme 每张图片标注后会生成对应name.json文件 labelme_json_to_dataset os.path.join(dir,file) for file in os.listdir(dir) if file.endswith(".json")] for file in files: cmd = "labelme_json_to_dataset

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    资源 | 深度学习图像标注工具汇总

    但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具: ▌Labelme Labelme适用于图像分割任务的数据集制作: ? 它来自下面的项目: https://github.com/wkentaro/labelme 该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中,如下: https://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/static/apc2016_obj3.json 同时该软件提供了将json文件转化为labelimage

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    资源 | 深度学习图像标注工具汇总

    但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具: ▌Labelme Labelme适用于图像分割任务的数据集制作: ? 它来自下面的项目: https://github.com/wkentaro/labelme 该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中,如下: https://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/static/apc2016_obj3.json 同时该软件提供了将json文件转化为labelimage

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    U-NET 图像预处理

    H:\Anaconda3\envs\new_labelme\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import base64 import warnings import PIL.Image import yaml from labelme import utils import cv2 import json_file = "D:/GPU/labelme/data3/json20201030" # freedom list_path = os.listdir(json_file) path)) img = utils.img_b64_to_arr(data['imageData']) lbl, lbl_names = utils.labelme_shapes_to_label

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    深度学习图像标注工具

    但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具: ▌Labelme Labelme适用于图像分割任务的数据集制作: ? 项目地址:https://github.com/wkentaro/labelme 该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中,如下: https ://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/static/apc2016_obj3.json 同时该软件提供了将json文件转化为labelimage的功能:

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    Unet车牌分割,矫正

    说到标注图形就不得不说labelme了,我们可以在cmd界面通过命令 pip install labelme 进行labelme库的安装,安装结束在cmd界面输入labelme即可打开lablem软件的标注界面如下 点击左上角File—>将Save Automatically勾选上,点击Change Output Dir选择保存路径,我这里是在桌面D:/desktop/下新建了一个文件夹命名为labelme,在labelm

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    资源 | 深度学习图像标注工具汇总

    但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具: ▌Labelme Labelme适用于图像分割任务的数据集制作: ? 它来自下面的项目: https://github.com/wkentaro/labelme 该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中,如下: https://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/static/apc2016_obj3.json 同时该软件提供了将json文件转化为labelimage

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    计算机视觉领域最好用的开源图像标注工具

    但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具: Labelme LabelMe,由麻省理工学院开发的。在这里可以看到一个在线版本, 或者在这里可以运行它。 http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/ https://github.com/wkentaro/labelme Labelme适用于图像分割任务的数据集制作: 它来自下面的项目:https://github.com/wkentaro/labelme 该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中,如下: https ://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/static/apc2016_obj3.json 同时该软件提供了将json文件转化为labelimage的功能: labelImg Labelme适用于图像检测任务的数据集制作: ?

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    【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程

    目录 一、前言 二、学习内容 二、版本与配置声明 三、Yolov5的准备 1.下载Yolov5 2.安装依赖库 3.运行检测 四、训练集 五、制作标签 1.下载labelme 2.安装依赖库 3.labelme 需要 PyQt5 5.15.4 labelme 4.5.9 ———————————— ,因为资源中已经做好了 如下图所示创建文件夹,让操作更清晰方便 images就是训练集的图片,labels就是训练集的标签,train的话是用于训练的,test就是用于测试的 五、制作标签 1.下载labelme https://github.com/wkentaro/labelme,如果下载得慢的话见文末资源 点Download Zip,下载后找到该文件,解压,无需配置环境变量 2.安装依赖库 在Anaconda Prompt里pip install pyqt5和pip install labelme 3.labelme操作 然后在Anaconda Prompt里输入labelme,打开界面如下 可以选择打开一个文件或者文件夹

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