半自动图像分割标注 用点击与边框做为SAM的提示 手动标注 按住左键拖动鼠标，像绘图一样标注多边形 （每隔0.15 s 一个点） 标注调整 多边形调整 删除点或者调整多边形的遮挡关系 多边形可视化 预览语义分割/实例分割的掩膜 标注导出 支持的转换格式 ISAT标注导出为MSCOCO、 YOLO、 LabelMe及VOC (包含 XML)格式 界面语言切换 软件提供了中文与英文两种界面，可以随时切换。

LabelMe是一款用于图像标注的开源工具，它允许用户通过绘制多边形的方式对图像中的对象进行标记。用户可以通过这个工具来创建带有注释的数据集，这些数据集在计算机视觉研究和开发中有着广泛的应用，尤其对于训练图像识别模型来说是必不可少的。 在使用LabelMe之前，用户需要准备好他们想要标记的图像文件。当安装并运行LabelMe工具后，用户界面通常会展示一个工作区，用户可以在这个工作区内打开图像文件，并通过点击和拖动鼠标来绘制多边形。每一个多边形区域都可以关联一个类别标签或者属性信息，以描述该区域所代表的实体。例如，在标注一个猫的图像时，用户可能会绘制一个代表猫身体的多边形，并为其赋予“猫”的标签。 LabelMe支持多种格式的输入和输出，包括常见的图像格式如JPEG、PNG等，以及JSON格式的输出。JSON输出包含了图像中所有标注的详细信息，包括多边形的坐标点、关联的标签以及其它可能的属性信息。这些数据可以用于训练和评估图像识别和分割模型。 使用LabelMe时，用户还能够编辑和管理已有的标注，删除错误的标记或重新调整多边形区域。工具也提供了撤销和重做功能，方便用户在操作过程中进行错误纠正。对于大型项目或团队协作，LabelMe支持项目文件的创建，使得多个用户能够共同在一个项目中工作，各自独立地添加或修改标注。 在深度学习和计算机视觉领域，LabelMe产出的数据被广泛用于训练监督学习模型，这些模型包括但不限于物体识别、场景理解、图像分割等。通过标注数据集的创建，研究人员能够开发出准确的算法来自动识别图像中的对象和场景，这在自动驾驶汽车、机器人视觉、医疗影像分析等领域有着重要的应用价值。 此外，LabelMe的设计理念是简洁和用户友好，它不需要用户具备深厚的编程背景，这使得更多的非专业人员能够参与到数据标注工作中来。它通过直观的图形界面和易用的操作流程，极大地降低了图像标注的门槛。这种易用性也推动了更多高质量标注数据集的产生，为计算机视觉的研究和发展提供了丰富的资源。 LabelMe作为一个开源项目，其源代码可以在GitHub等代码托管平台上找到。开发者可以自由地下载和修改源代码，以满足特定项目的定制化需求。社区中的贡献者也会不断提出新的功能和修复，使得工具不断迭代更新，更加完善。 LabelMe中文标注工具是一款为图像标注而生的高效、便捷的工具，它不仅简化了图像数据的准备过程，而且大大提高了标注数据集的质量和可用性。通过提供易于操作的界面和强大的功能，它已经成为图像标注领域不可或缺的工具，帮助研究人员和开发者在图像识别、图像分割等领域取得突破性进展。

paddleocr的标注工具，可以解压后直接使用，不需要进行环境配置，只需双击运行程序即可。该资源可以用于OCR项目的标注工具使用，操作简单，标注后的数据可以直接作为数据集使用。可以对于那些不会运行代码的标注人员简单的进行标注。

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个核心问题，其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述： 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里？是什么？”的问题，即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题： 分类问题：判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题：确定目标在图像中的具体位置。 大小问题：目标可能具有不同的大小。 形状问题：目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类： Two-stage算法：先进行区域生成（Region Proposal），生成有可能包含待检物体的预选框（Region Proposal），再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法：不用生成区域提议，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等）、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例，YOLO将目标检测视为回归问题，将输入图像一次性划分为多个区域，直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征，使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层，通过卷积层提取图像特征，通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域，为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域： 安全监控：在商场、银行

目标检测是一种重要的计算机视觉任务，其目的是识别出图像或视频帧中包含的所有感兴趣对象，并且确定这些对象的具体位置。这通常通过在图像中标注边界框（bounding box）或分割掩码（segmentation mask）来实现。目标检测在自动驾驶、安全监控、医疗影像分析等多个领域中都发挥着关键作用。 目标检测标注工具(LabelToolForDetection)是一种专门用于目标检测任务的辅助软件工具，它可以帮助研究者和开发者高效地在图像数据集上进行标注工作。通过该工具，用户可以手工或半自动地标记出图像中物体的位置，并为每个物体指定类别等信息。这样的工具对于机器学习和深度学习模型的训练至关重要，因为它们需要大量准确标注的数据来学习识别不同的对象。 一个优秀的目标检测标注工具通常会具备以下特点： 1. 界面友好：用户易于上手，具备直观的操作界面。 2. 标注效率：支持快捷键操作，能够实现快速标注。 3. 准确性：提供精确的定位工具，确保标注的准确性。 4. 支持多类别：能够处理多种类别的对象标注。 5. 可扩展性：支持自定义数据集格式，方便与其他工具或模型集成。 6. 数据管理：具备项目管理功能，方便对标注数据进行分类和整理。 在开发和使用目标检测标注工具时，用户通常会遇到一些挑战，比如如何处理大规模数据集的标注、如何保持标注的一致性和准确性以及如何在标注过程中引入质量控制机制等。为此，许多标注工具提供了团队协作功能，允许多名标注者同时工作，并通过版本控制和审核机制来提升标注质量。 除了手工标注，一些标注工具还集成了半自动或全自动的标注算法，这些算法可以基于一些预训练模型自动检测图像中的物体，并生成初步的标注结果。用户之后可以对这些结果进行校正和细化，这样可以显著提高标注效率，特别是在标注大规模数据集时。 目标检测标注工具(LabelToolForDetection)对于数据科学家和研究人员来说是一个不可或缺的辅助工具，它能够大幅度降低标注工作的难度和时间成本，加速机器学习模型的开发和部署。

roLabelImg标注obb旋转框工具-yolov8-obb标注工具，无需安装，下载即用

《DarkLabel 2.4：视频标注与MOT自动标注工具详解》 在信息技术日新月异的今天，数据标注成为人工智能模型训练的关键环节。尤其是对于视频内容的理解和处理，精准的多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）标注至关重要。今天我们将深度探讨名为“DarkLabel 2.4”的视频标注工具，它专为MOT任务设计，提供了自动标注功能，极大地提升了标注效率。 DarkLabel 2.4是一款高效、易用的视频分析和标注软件，主要服务于计算机视觉领域的研究者和开发者。它的核心功能是帮助用户对视频中的多个对象进行精确的定位、跟踪和标注，以生成可用于训练机器学习和深度学习模型的数据集。在MOT场景中，这个工具尤其得力，能够自动识别和追踪视频中的各个目标，从而减轻了手动标注的工作量。 让我们了解DarkLabel 2.4的界面和操作流程。该软件提供了一个直观的图形用户界面，使得标注工作变得更加便捷。用户可以加载视频文件，然后通过画框或点选的方式定义初始目标对象。一旦设定好目标，软件会自动进行跟踪，生成连续帧中的目标轨迹。如果自动标注的结果需要调整，用户可以方便地进行编辑，确保每个目标的标注都准确无误。 DarkLabel 2.4支持多种标注格式，包括广泛使用的MOTChallenge格式。这种格式用于多目标跟踪数据集，包含了目标的ID、边界框坐标、时间戳等信息，便于研究人员将标注数据直接应用于MOT算法的训练和评估。此外，该工具还支持自定义标注格式，满足不同项目的需求。 再者，DarkLabel 2.4在自动标注方面的表现尤为突出。它采用先进的计算机视觉技术，如目标检测和关联算法，来实现自动跟踪。这意味着用户可以预先设定一些基础规则，软件会根据这些规则自动处理大部分的标注工作，显著提高了标注效率。当然，自动标注并非完美无缺，仍需人工校验，但无疑大大减少了手动操作的时间。 关于“DarkLabel2.4-视频标注-MOT标注工具-自动标注.7z”这个压缩包，它包含的是DarkLabel 2.4软件的完整版本，以及可能的相关文档和示例数据。用户解压后，按照指导即可安装和运行这款工具，开始自己的视频标注之旅。 DarkLabel 2.4是一款强大的视频标注工具，特别适合处理多目标跟踪任务。其自动标注功能的引入，使得大规模视频数据的标注工作变得更为可行，为AI模型的训练提供了高效的数据支持。无论是学术研究还是工业应用，这款工具都能成为你得力的助手，推动你的项目更进一步。

【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。

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程： 数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。 模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。

使用最新的github源程序打包的单个可执行程序LabelImg.exe文件! 省去了安装anaconda环境后再配置Label环境的步骤，直接双击Windows环境下使用，便于协同标注，提高标注效率。 labelimg工具主要用于在目标检测； labelimg用于制作自己的数据集训练像YOLOv3、YOLOv4等目标检测模型；