labelimg标注的xml数据转换成深度学习训练需要的txt

labelimg voc标注工具，自动生成图片文件夹，标注文件夹

通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。

LFPW人脸识别数据库，适用于机器学习对于人脸数据库集的训练，本部分为lfpw数据库集的训练集资源内 标注了68个特征点，存放在.pts文件中

pig(猪脸)数据集，总共1447张图片，标注为.xml文件，格式按照voc进行存储的，适合多目标，小目标，重叠，遮挡模型检测。

项目需求要对汽车仪表盘的字符识别，从网上选取的仪表盘位置比较清晰的数据集

此软件可以将汉字自动标注出日文假名，方便日语学习。

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做验证码图片的识别，不论是使用传统的ORC技术，还是使用统计机器学习或者是使用深度学习神经网络，都少不了从网络上采集大量相关的验证码图片做数据集样本来进行训练。 采集验证码图片，可以直接使用Python进行批量下载，下载完之后，就需要对下载下来的验证码图片进行标注。一般情况下，一个验证码图片的文件名就是图片中验证码的实际字符串。 在不借助工具的情况下，我们对验证码图片进行上述标注的流程是： 1、打开图片所在的文件夹； 2、选择一个图片； 3、鼠标右键重命名； 4、输入正确的字符串； 5、保存 州的先生亲身体验，一个验证码完成数据的标注，大概需要10到20秒。大量的时间浪费在了重复地进行鼠标右键

一共是2800首唐诗，情感标注为三类，-1为消极，0为中性，1为积极。由于是人工标注，与标注者的诗歌鉴赏水平有关，准确性有待验证。