原始labelme数据目录结构如下： imges目录下就是你的数据集原始图片，加上labelme标注的json文件。 labelme2coco.py源码放到最后。 labels.txt就是你的类别标签，假设我有两个类（lm，ls），那么对应的labels.txt内容 ...

引言 在做实例分割或语义分割的时候，我们通常要用labelme进行标注，labelme标注的json文件与coco数据集已经标注好的json文件的格式和内容有差异。如果要用coco数据集的信息，就要对json文件进行修改和转换。本博客提供两种格式的具体内容及含义以及两种格式相互转换的代码 ...

按照下面指令安装 conda create --name=labelme python3.6(根据下载的python版本而定) activate labelme conda install pyqt conda install pillow pip install labelme ...

仍旧是win10，Python3.5 从GitHub下载coco源码，解压到任意文件夹。（或者创建一个工程）coco源码链接 https://github.com/cocodataset/cocoapi 在cmd窗口，cd到PythonAPI目录，执行 python setup.py ...

1、安装Anaconda 2、进入Anaconda文件夹下 3、输入conda create --name=labelme python=3.5 4、输入activate labelme 然后建立的labelme环境就会被激活 5、在此激活 ...

第一步：以管理员身份打开 anaconda prompt 第二步：激活环境（有两种情况，要注意自己的需求）1、激活已有的环境（例如已有环境名为environment1）则输入： activa ...

Labelme是一个经典的注释工具，它支持目标检测、语义分割、实例分割等任务。今天，我们将简要介绍分割任务的数据注释。开放源码项目地址：https://github.com/wkentaro/labelme 1、环境配置和安装 1.1 创建CONDA虚拟环境（推荐） 为了不影响 ...

labelme 使用教程 迷若烟雨 2018-09-06 10:18:53 9348 收藏 8分类专栏： 深度学习版权labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具，可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务，支持VOC格式和COCO等的导出，代码简单易读，是非常利用 ...