道路车辆检测图像数据集_含21种各种不同的车辆类型+3004张高质量真实场景道路车辆图片+已做YOLO格式标注_可用于深度学习算法训练

vue+konva.js(未使用vue-konva)，实现数据标注矩形和多边形功能 demo2添加功能如下： 1、自适应画布 2、新矩形和多边形（顶点已经约束不能拖拽出画布） 3、ctrl+z撤销和del删除 4、鼠标滚轮放大和缩小 5、检查图形是否规范 计划添加：约束图形不能拖拽出画布功能

内容概要: 空间推理验证码数据集+完整标注 适用场景: 适用于训练空间推理验证码的目标检测模型, 我自己也基于此数据集及标注数据训练出了识别率98%以上的安某客空间推理验证码的识别模型 更多建议: 如果你是刚接触yolo目标检测模型，建议先移步我的博客主页，博客内有手把手训练的教学。

《检具和夹具的尺寸及其公差标注原则》基于ASME标准，是工程领域中设计、制造和质量控制的重要指南。ASME（美国机械工程师协会）标准在全球范围内被广泛采用，尤其在机械设备和相关零部件的制造中，其对尺寸和公差的规范具有权威性。本文将详细阐述检具和夹具尺寸标注的基本原则，并结合ASME Y14.43-2011标准，提供深入的理解和应用指导。 1. **尺寸标注的基本概念** - 尺寸标注是工程图纸上的关键信息，它明确了零件或组件的几何特性，如长度、宽度、高度等。 - 公差是允许尺寸变化的范围，确保产品在生产过程中的可接受性。合理的公差设定可以平衡制造成本与产品质量。 2. **ASME标准在尺寸和公差标注中的应用** - ASME Y14.43标准详细规定了检具和夹具的设计、标注以及检验方法，确保其能够准确地衡量和定位工件。 - 标准要求尺寸标注应清晰、无歧义，避免产生误解。例如，重要尺寸应突出显示，辅助尺寸则适当简化。 3. **基本尺寸与极限尺寸** - 基本尺寸是设计者期望达到的理想尺寸，而极限尺寸则是实际生产中允许的最大和最小尺寸。 - 标注时，基本尺寸用于定义特征，极限尺寸则用于定义公差带。 4. **公差带与形位公差** - 形位公差不仅关注尺寸大小，还涉及形状、位置和方向的精确度，如直线度、平面度、平行度等。 - ASME标准提供了形位公差的多种符号和解释，以确保制造精度。 5. **检具和夹具的设计原则** - 检具设计需确保测量的准确性，而夹具设计则需兼顾定位稳定性和操作便利性。 - 在标注原则中，检具和夹具的尺寸公差通常比工件更严格，以保证检测结果的可靠性。 6. **实例分析** - 图例5-1至6-2展示了不同的尺寸标注和公差示例，帮助读者理解如何在实际应用中遵循ASME标准。 - 这些图例包括了不同类型的公差带表示，如I型和II型公差，以及各种形位公差的应用。 7. **公差计算与处理** - 在实际工作中，可能需要根据工艺能力和材料性能计算合适的公差值。 - 根据ASME标准，处理尺寸和形位公差的关系，如包容原则、最大实体状态和最小实体状态等，以确保功能性和互换性。 8. **总结** ASME标准的尺寸和公差标注原则是保证检具和夹具高效、准确使用的基石。通过深入理解和应用这些原则，工程师可以优化设计，提高生产效率，减少废品率，最终提升产品质量。对于从事机械制造、质量控制和相关领域的专业人员来说，理解和掌握ASME标准至关重要。

【内容概要】: LabelMe智能标注版是一款集成SAM（Segment-Anything Model）的高级图像标注工具，专为AI项目设计。它不仅提供传统的手动标注功能，还融入自动化标注支持，利用SAM模型初步识别图像中的目标区域，显著加快标注效率。用户可交互式调整模型预测，实现精准标注，导出多样化数据格式，无缝对接各类机器学习与深度学习框架。 【适用人群】: 该工具面向AI研发团队、计算机视觉工程师、数据科学家、机器学习研究员、图像处理专业人士以及对图像数据集有精细化标注需求的学生与教师，特别是追求高效标注流程与高质量数据集构建的用户。 【使用场景】: 广泛适用于自动驾驶、医疗影像分析、无人机监测、卫星图像处理、生物多样性研究、安防监控、电子商务商品识别等领域的图像数据预处理。特别适合大型图像数据集的快速标注项目，或需要高精度物体轮廓细节的复杂场景标注工作。 【目标】: 通过结合用户指引的智能辅助标注与人工审核调整，显著减少手动标注时间，提升标注精度与一致性，简化AI模型训练数据准备流程，加速算法研发周期，助力实现更高效、更准确的计算机视觉模型训练与应用部署。

调用百度地图API实现加点/加线/加标注/加动画/加控件/拖拽放大缩小等基本功能

《Darknet YOLO自定义数据标注与训练的全面指南》 在深度学习领域，目标检测是一项关键任务，而YOLO（You Only Look Once）框架因其高效和准确而在实际应用中备受青睐。本文将深入探讨如何使用Darknet框架对自定义数据集进行标注和训练YOLO模型。我们来了解Darknet YOLO的工作原理。 YOLO是一种实时的目标检测系统，它通过单次网络前传就能预测图像中的边界框和类别。Darknet是YOLO的开源实现，它提供了一个简洁高效的深度学习框架，适合于小规模计算资源的环境。自定义数据集的训练对于适应特定应用场景至关重要，下面我们将按照步骤详细解析整个流程。 1. 数据预处理： - 清理train文件夹：在训练开始前，我们需要确保数据集整洁无误。`0——清理train文件下的img、xml、txt文件文件.cmd`用于删除或整理不必要的文件，确保训练过程不受干扰。 - 去除文件名中的空格和括号：`批量去名称空格和括号.cmd`用于处理文件名中可能存在的特殊字符，防止在后续处理中出现错误。 2. 数据标注： - 使用LabelImg工具：`1——LabelImg.cmd`启动LabelImg，这是一个方便的图形界面工具，可以用于手动标注图像中的目标。用户需要为每个目标画出边界框并指定类别。 3. 转换标注格式： - 格式转换：`2——Label_generate_traintxt.cmd`和`3——Label_conver_voc_2_yolo.cmd`将PASCAL VOC格式的标注文件转换为YOLO所需的格式。YOLO需要每张图像对应的txt文件，其中包含边界框坐标和类别信息。 4. 定义锚框（Anchor Boxes）： - `kmeans-anchor-boxes.py`用于自动生成合适的锚框。锚框是YOLO模型预测目标的基础，它们是预先定义的边界框模板，覆盖了不同大小和比例的目标。通过K-means聚类算法，我们可以找到最佳的锚框组合，以提高检测性能。 5. 文件管理： - `copy_file.py`和`remove_space_bracket_in_folder.py`这两个脚本可能用于复制或重命名文件，确保数据集的结构符合Darknet的训练要求。 6. 训练过程： - 配置文件：在开始训练之前，需要修改Darknet配置文件（如`yolov3.cfg`），设定网络架构、学习率等参数，并指定训练和验证的数据路径。 - 训练命令：运行`darknet detector train`命令开始训练。训练过程中，可以使用`drawLossPlot.py`绘制损失函数图，监控模型的学习进度。 7. 模型评估与微调： - 在训练过程中，定期评估模型在验证集上的性能，根据结果调整学习率或优化器设置。 - 训练完成后，保存模型权重，用于后续推理或微调。 8. 应用与优化： - 使用保存的权重文件进行推理，检测新的图像或视频流。 - 如果模型性能不佳，可以考虑数据增强、迁移学习或更复杂的网络结构来进一步优化。 总结来说，Darknet YOLO的自定义数据标注与训练涉及多个步骤，包括数据预处理、标注、格式转换、锚框选择、训练以及模型评估。理解并掌握这些步骤，对于成功构建和优化YOLO模型至关重要。通过实践和迭代，我们可以构建出适应特定应用场景的高效目标检测系统。

内容概要：道路积水检测数据集，共包含460张图片和对应的标注文件，标注格式为VOC，可方便转换为yolo以及coco等常用数据集。 用处：可用于目标检测相关的训练，实测数据标注质量高，可用于yolov5,yolov8等各个yolo系列检测训练，能够准确识别出道路上的积水情况。

猫狗人鼠带标注数据集

ERNIE 3.0中文预训练模型进行MSRA序列标注 文章链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/125071909?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125071909%22%2C%22source%22%3A%22sinat_39620217%22%7D&ctrtid=UfDbk