深度學習影象標註工具彙總
對於監督學習演算法而言，資料決定了任務的上限，而演算法只是在不斷逼近這個上限。世界上最遙遠的距離就是我們用同一個模型，但是卻有不同的任務。但是資料標註是個耗時耗力的工作，下面介紹幾個影象標註工具：
Labelme
labelImg
Labelme適用於影象檢測任務的資料集製作：
它來自下面的專案：https://github.com/tzutalin/labelImg
其中標籤儲存功能和“Next Image”、“Prev Image”的設計使用起來比較方便。
該軟體最後儲存的xml檔案格式和ImageNet資料集是一樣的。
yolo_mark
yolo_mark適用於影象檢測任務的資料集製作：
它來自於下面的專案：https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark
它是yolo2的團隊開源的一個影象標註工具，為了方便其他人使用yolo2訓練自己的任務模型。在linux和win下都可執行，依賴opencv庫。
Vatic
Vatic適用於影象檢測任務的資料集製作：
它來自下面的專案：http://carlvondrick.com/vatic/
比較特別的是，它可以做視訊的標註，比如一個25fps的視訊，只需要隔100幀左右手動標註一下物體的位置，最後在整個視訊中就能有比較好的效果。這依賴於軟體整合的opencv的追蹤演算法。
Sloth
Annotorious
Annotorious適用於影象檢測任務的資料集製作：
RectLabel
RectLabel適用於影象檢測任務的資料集製作：
它來自下面的專案：
https://rectlabel.com/
這是一個適用於Mac OS X的軟體，而且可以在apple app store中直接下載。
VoTT
VoTT適用於影象檢測任務的資料集製作：
IAT – Image Annotation Tool
IAT適用於影象分割任務的資料集製作：
它來自下面的專案：
http://www.ivl.disco.unimib.it/activities/imgann/
比較有特色的是，它支援一些基礎形狀的選擇，比如要分割的物體是個圓形的，那麼分割時可以直接選擇圓形，而不是用多邊形選點。
images_annotation_programme
網頁版的哦
除此之外，還有很多類似的工具，與上面的工具相比，並沒有什麼特色了，我們只給出連結，不詳細介紹了：
ImageNet-Utils
labeld
VIA
ALT
FastAnnotationTool
LERA
相關推薦
深度學習影象標註工具彙總
對於監督學習演算法而言，資料決定了任務的上限，而演算法只是在不斷逼近這個上限。世界上最遙遠的距離就是我們用同一個模型，但是卻有不同的任務。但是資料標註是個耗時耗力的工作，下面介紹幾個影象標註工具： Labelme labelImg Labelm
深度學習影象標註工具LabelImg安裝說明
Python3.5.0、PyQt5、lxml 安裝Python3.5.0: Python3.5.0的下載地址（官網） 在安裝過程中，有一個自動新增安裝路徑到環境變數的步驟，如果不想後面手動配置環境變數的話，就可以先這樣做： 按照圖片中說的
【Deep Learning】深度學習影象標註工具VGG Image Annotator (VIA)使用教程
VGG Image Annotator (VIA)是一款開源的影象標註工具，由Visual Geometry Group開發。可以線上和離線使用，可標註矩形、圓、橢圓、多邊形、點和線。標註完成後，可以匯出為csv和json檔案格式。 一、新增圖片 點選via.ht
免費人工智慧深度學習影象標註工具
我們開發了一款標註工具可以提供如bounding box, polygon ,semantic segmentation等影象標註和語音轉寫等，大家如果有影象或者語音的標註需求可以免費適用，網址為www.tasksparka.ai，賬號為test,密碼xiaolin007
影象標註工具彙總目標檢測標註工具影象分割標註工具
對於監督學習演算法而言，資料決定了任務的上限，而演算法只是在不斷逼近這個上限。世界上最遙遠的距離就是我們用同一個模型，但是卻有不同的任務。但是資料標註是個耗時耗力的工作，下面介紹幾個影象標註工具： Labelme Labelme適用於影象分割任務的資料集製作： 它來自下面的專案：https:
MRLabeler:輕便易用的深度學習資料標註工具
一、 關於MRLabeler MRLabeler是一款用來標註VOC、YOLO格式圖片資料的標註工具，程式碼全部由C++組成，僅依賴OpenCV,且2.*和3.*系列均支援。 Change log: 1.4 新增tooltip，更改新增標註框為按shift鍵以提
深度學習影象卷積後的尺寸計算公式
輸入圖片大小 W×W Filter大小 F×F 步長 S padding的畫素數 P 於是我們可以得出： N = (W − F + 2P )/S+1 輸出圖片大小為 N×N 如：輸入影象為5*5*3，Filter為3*3*3，在zero pad 為1，步長 S=1 （可先忽略這條
Mac下影象標註工具labelImg的安裝
目標檢測時需要對訓練資料進行標註，標註工具為labelImg，其在Mac下的安裝教程如下： # Install PyQt4, it must be this version brew install cartr/qt4/pyqt brew install libxml2 p
深度學習中的問題彙總（持續更新．．．）
2018.10.24 1.scipy.misc module has no attribute imread image = misc.imread(filename) AttributeError: 'module' object has no attribute 'imread'
深度學習影象分類（一）——AlexNet論文理解
0. 寫作目的 好記性不如爛筆頭。 1. 論文理解 1.1 ReLU 啟用函式的使用 Rectified Linear Units(ReLU) 使用ReLU比使用tanh（或者sigmoid）啟用函式收斂速度更快。下圖來自AlexNet論文中給出的在CIFAR-10
如何快速構建深度學習影象資料集
1、介紹 為了構建我們的深度學習影象資料集，我們將利用微軟的Bing影象搜尋API，這是微軟認知服務的一部分，用於將AI應用在視覺，語音，文字等的軟體。 2、建立您的Cognitive Services帳戶 點選下面的網頁進入： https://azure
影象標註工具labelImg安裝方法（win10 + Python3.5）
系統環境：win10 64位，Python3.5。 2，安裝Python3.5 3，安裝PyQt5 進入cmd後，輸入：pip install PyQt5 4，安裝PyQt
36 Oracle深度學習筆記——SLOB 工具使用
36.Oracle深度學習筆記——SLOB 工具使用 歡迎轉載，轉載請標明出處：http://blog.csdn.net/notbaron/article/details/50859152 SLOB全稱：Silly LittleOracle Benchmark 主要目的是防止內部
無監督深度學習影象分類思路
分類方法：（一）波普圖形識別分類（二）聚類分析： 1.動態聚類。聚類的方法主要有基於最鄰近規則的試探法、K-means均值演算法、迭代自組織的資料分析法（ISODATA）等。 2.模糊聚類法。模糊分類根據是否需要先驗知識也可以分為監督分類和非監督分類.。 3.系統聚類。這種方法是將影像中每個
深度學習開源圖片資料庫彙總
版權宣告：本文為博主原創文章，轉載請註明出處。 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/71403797 資料的準備工作是訓練模型前的必要工作，顯然這也是非常耗時的，所以在入門階段我們完全可以用現有的開源圖
深度學習---影象卷積與反捲積（最完美的解釋）
動態圖1.前言 傳統的CNN網路只能給出影象的LABLE，但是在很多情況下需要對識別的物體進行分割實現end to end，然後FCN出現了，給物體分割提供了一個非常重要的解決思路，其核心就是卷積與反捲積，所以這裡就詳細解釋卷積與反捲積。 對於1維的卷積，公式（離散
使用labelImg影象標註工具製作VOC資料集
1.Linux下安裝brew install qt qt4brew install libxml2make qt4py2pythobelImg.py2.windows下安裝安裝安裝Anaconda2-4
影象標註工具labelImg安裝方法（win10+Python3.5）
吐槽一下，坑太多。 閃開，老司機開車了。 系統環境：win10 64位，Python3.5。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
影象標註工具labelImg安裝教程 Ubuntu16.04和win7
博主親測在Ubuntu16.04和win7中正常執行。故講述在該兩種系統下的安裝方法。 1.下載labelImg工具原始碼 下載地址github 2. Ubuntu16.04下安裝（python2.7） 博主的python為2.7版本： sudo
-深度學習--影象五大技術
CNN淺析和歷年ImageNet冠軍模型解析 http://www.infoq.com/cn/articles/cnn-and-imagenet-champion-model-an