五类表格文本标注数据，应用于表格识别，OCR等领域。 基本说明： 1. 总共4000张标注数据以及1000张未标注数据； 2. 数据标注采用labelme，保存文件为json； 3. 标注的数据类别为横线与竖线； 4. 表格中的虚线以及无线区域也会框选出来（这个标注信息，花点心思也能够明白模型的设计思路） 5.数据来源于真实数据，涉及到机密信息已脱敏 6. 这么大的数据集，来之不易，给需要的工程人员以及学习者提供些数据 7. 数据标注也雇佣了一些标注人员，标明的价格就当是会点小本吧。 8. 如果有需要可以下载，另外本人上传的资源还有目标检测-厨房老鼠的数据集，以及OCR手写数据集，都是非开源数据集，有需要可以查找。 9. 感谢各位大佬们，如果觉得数据集有价值，可以留个言评论一番哦。 最后最后，数据来源真实，已用于落地模型的训练，无需担心是脏数据。

训练MTCNN人脸数据集

Praat 音频分析 人工标注-附件资源

PLabel 半自动标注系统是基于BS架构，纯Web页面操作，由鹏城实验室叶齐祥、曾炜、田永鸿教授团队自主研发，由工程师邹安平维护，集成视频抽帧，目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以对自动算法的结果进行人工标注，最终得到标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗（包括dicom文件及病理图像）相关的数据进行人工标注，标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。 半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。 半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，减少人工标注和人工参与过

在做一个图像语义分割的项目，得处理大量采集的图片数据，很多图片背景和前景难以区分，只有人工交互标注，所以编写了一个简单的交互标注软件。只能标注两类，可以撤销10次，可以设置工作半径和颜色阈值，用了简单的颜色距离判断，对于块分区明显的图片比较容易标注，当然你可以在我的基础上更改代码，使用区域生长法等其他方法。软件使用方法看这：https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/86549699