该py脚本从xml文件中提取信息，转为yolov所需要的标签格式: class_id center_x center_y w h 并存入txt文件 转换后可直接用于yolov模型训练 （另有json转txt和批量修改文件格式的资源见主页） 下载后按脚本中注释改下xml，txt，images各自路径即可运行

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labelimg.exe为可执行软件，是一款图像标注工具，可方便创建自己的数据集，进行深度学习训练，该工具运行环境window10，可以制作适合FasterR-CNN，YOLO，SSD等算法的VOC2007数据集

前言 因为photoshop功能的强大，以及工具的方便，虽然其不是专门的语义分割标注工具，但是仍然可以用其工具进行有效的标注，本文是在吸取经验教训的基础上写的，希望能够帮到所有用这个方法标注的人。 本文的主要内容：photoshop 2020的使用和注意事项、批量转换标签的方法（快速像素替换） 另外可以使用的软件：Pixel Annotation Tool 可以使用涂抹标注，但是这里为了可以多掌握一项技能就用PS了，主要是功能很多，对以后的学习以及工作都有好处，虽然麻烦点，但是掌握的东西多点，是个比较万金油的工具。 一、注意事项 注意这个很重要，否则所有的标签全部报废，所以写在前面，谨记前人

该资源包含了coco2017train或coco2017val数据集转化为可用于YoloV5训练和评估的.txt文件格式，保证正确和规范。

标签图 （知识图谱数据集），格式为lg。包括citeseer、mico、patent_citations。数据格式为： # t 0 v 0 1 ... e 1 2 3 # t -1

分类数据集训练、验证集列表生成代码。代码注释很详细。

dlib提供的工具，用来制作数据集。打标签，最后会生成一个xml文件，可以在程序中调用。用于训练模型。

Kitti数据集yolov3车辆检测，将Kitti数据集中的车辆标签单独提取，用于四类车辆检测

102 Category Flower Dataset图片标签、训练集标签、验证集标签、测试集标签