数据标注处理流程详解

VGG原版论文，重点标注

7种不同标注了的干豆图像，共13611粒图像 7种不同标注了的干豆图像，共13611粒图像 7种不同标注了的干豆图像，共13611粒图像

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利用 rolabelimg 完成标注工作之后，利用此脚本将标注由 xml 格式转换为 txt 格式标注，使用前注意修改脚本中的标注读写目录。

1.实拍交通标志已标注数据集1万张——内含txt版本。 2.本数据集含有45类标志，有关联ID。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（50轮）。 有需要指导可私信博主；包含深度学习框架和训练好的文件分享 采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测 手工标注范围良好，适合高精度目标识别 可以直接用于YOLO系列的交通灯目标检测检测；数据场景丰富

智慧农业_3类柑橘病虫害数据集522张已标注_voc格式+yolo格式标签 一共522张，两种格式标签，多种目标检测算法可以直接用。由于数据太大，上传的是下载链接，可放心下载！ 病害类别为三类{'0': "HLB",'1': "ill",'2': "health"}

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doccano：基于网页的开源协同多语言文本标注工具 doccano doccano 是一个开源的人类文本注释工具。 它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。 因此，您可以为情感分析、命名实体识别、文本摘要等创建标记数据。 只需创建一个项目，上传数据并开始注释。 您可以在几小时内构建一个数据集。 演示 您可以尝试注释演示。 功能 协同注解 多语言支持 移动端支持 Emoji :grinning_face_with_smiling_eyes: 支持深色主题 RESTful API 使用 运行 doccano 的两个选项：生产、开发。 要使用doccano，请遵循：安装依赖项您需要安装依赖项：Git、Docker、Docker Compose。 获取代码 您需要克隆存储库： $ git clone https://github.com/doccano/doccano.git $ cd doccano Windows 开发人员注意事项：请务必配置 git 以正确处理行尾，否则您可能会遇到状态代码在以后的步骤中运行服务时出现 127 错误。 使用下面的 git 配

yolo实现手术器械目标检测样本，已标注，包括四种不同的手术器械，可直接使用。