原始labelme數據目錄結構如下： imges目錄下就是你的數據集原始圖片，加上labelme標注的json文件。 labelme2coco.py源碼放到最后。 labels.txt就是你的類別標簽，假設我有兩個類（lm，ls），那么對應的labels.txt內容 ...

引言 在做實例分割或語義分割的時候，我們通常要用labelme進行標注，labelme標注的json文件與coco數據集已經標注好的json文件的格式和內容有差異。如果要用coco數據集的信息，就要對json文件進行修改和轉換。本博客提供兩種格式的具體內容及含義以及兩種格式相互轉換的代碼 ...

按照下面指令安裝 conda create --name=labelme python3.6(根據下載的python版本而定) activate labelme conda install pyqt conda install pillow pip install labelme ...

仍舊是win10，Python3.5 從GitHub下載coco源碼，解壓到任意文件夾。（或者創建一個工程）coco源碼鏈接 https://github.com/cocodataset/cocoapi 在cmd窗口，cd到PythonAPI目錄，執行 python setup.py ...

1、安裝Anaconda 2、進入Anaconda文件夾下 3、輸入conda create --name=labelme python=3.5 4、輸入activate labelme 然后建立的labelme環境就會被激活 5、在此激活 ...

第一步：以管理員身份打開 anaconda prompt 第二步：激活環境（有兩種情況，要注意自己的需求）1、激活已有的環境（例如已有環境名為environment1）則輸入： activa ...

Labelme是一個經典的注釋工具，它支持目標檢測、語義分割、實例分割等任務。今天，我們將簡要介紹分割任務的數據注釋。開放源碼項目地址：https://github.com/wkentaro/labelme 1、環境配置和安裝 1.1 創建CONDA虛擬環境（推薦） 為了不影響 ...

labelme 使用教程 迷若煙雨 2018-09-06 10:18:53 9348 收藏 8分類專欄： 深度學習版權labelme是使用python寫的基於QT的跨平台圖像標注工具，可用來標注分類、檢測、分割、關鍵點等常見的視覺任務，支持VOC格式和COCO等的導出，代碼簡單易讀，是非常利用 ...