对一些现有的数据集进行反推，生成labelme标注的格式。生成的效果如下图： 使用了 RSOD部分数据，将VOC数据集反推为labelme的标注数据。 代码如下： import sys import os.path as osp import io from labelme.logger import logger from labelme import PY2 from labelme import QT4 import PIL.Image import base64 from labelme import utils import os import cv2 import xml.et

噪声标签生成和重新标记 在给定噪声率的情况下为数据集生成噪声标签，并使用重新标记算法对这些噪声标签进行重新标记 f1.test.py为all_tickets.csv数据集生成嘈杂的标签，使用“ body”作为特征，使用“ urgency”和“ ticket_type”作为预测标签。 我们假设'紧急'标签可能有一些嘈杂的标签，所以我们在'紧急'上添加了噪音。我们将48000数据拆分为火车数据集，将左侧的数据拆分为测试数据。在为'紧急'生成嘈杂标签's'之后，我们将' body。，'ticket_type'和's'到train_data.csv。在category.py中，我们生成重新标记的标签'relabel'并将其写入relabel.csv文件。除了门票数据集之外，我们还测试了其他数据集。 资料集 文件 结果文件夹 all_tickets.csv test.py 票 情绪训练 tes

植物叶病分析仪 该储存库包括一个预测植物病害的项目，并根据病害向农民推荐农药。 它还包括植物的实时分割以及其中的数据集生成。 因此，它是一个完整的计算机视觉（CV）系统，可以预测植物病害以及植物香料。 涉及的技术栈： 1）Django 2）Tensorflow 3）Keras 4）PIL 在Django依赖项中- 1）Django调整大小2）djagno rest_framework 如果想了解培训代码和方法 参观

资源包含ASK,QPSK,QAM16,2FSK,OFDM,AM,SSB,DSB,FM 在内9种调制类型通信信号数据集生成的MATLAB源代码

从VOC2007数据集生成的测试txt文件中挑选对应的图片到另一个文件夹。以及从相应的txt文件中挑选相应的xml标签到另一个文件夹中；只需修改相应的文件格式即可。

每个文件对应一种数据集的解析，解析格式按照yolov5训练集的格式生成，可以根据个人文件的位置修改相应路径，亲测可行，代码逻辑较简单。

自己编写的网络监听软件，专门针对TCP Modbus协议。可以捕获网络中Modbus数据包，从中提取关键信息，形成Modbus网络流量数据集。

数据集中的人脸均由StyleGAN生成。 所有图片为 1024*1024的高清生成图片，各数据集间的图片没有重复。 目前包含：男性 /女性 /黄种人 /中国姑娘 /小孩 /成人 /老人 /戴眼镜和有笑容的人脸数据集。

用于生成测试多分类算法的数据集。自动生成500组数据，数据分为5种类型。适用于adaboost算法，svm算法，BP算法。

一个简单的验证码生成程序，四位验证码，图片名称就是标签