样本图：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/144442649 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：6123 标注数量(json文件个数)：6123 标注类别数：3 标注类别名称:["water","sea_obstacle","sea_structure"] 每个类别标注的框数： water count = 6227 sea_obstacle count = 37398 sea_structure count = 578 使用标注工具：labelme=5.5.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

样本图：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/144446513 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：2648 标注数量(json文件个数)：2648 标注类别数：1 标注类别名称:["road"] 每个类别标注的框数： road count = 2782 使用标注工具：labelme=5.5.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144557752 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：2519 标注数量(json文件个数)：2519 标注类别数：1 标注类别名称:["Wound"] 每个类别标注的框数： Wound count = 3016 使用标注工具：labelme=5.5.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144433870 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：9192 标注数量(json文件个数)：9192 标注类别数：1 标注类别名称:["crack"] 每个类别标注的框数： crack count = 43129 使用标注工具：labelme5.2.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集可以转成mask或者yolo格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

最近碰上了YOLO，正好需要标注，记录一下下载的这个常用的标注软件labelme. windows可以直接打开使用的labelme.exe

水体分割数据集是专门用于机器学习和深度学习中图像分割任务的集合，它包含了2696张水体图片及其对应的标注信息。这些数据集以labelme格式呈现，其中包括了jpg格式的图片文件和与其对应的json标注文件。由于是单类别的分割，这个数据集主要标注的是水体部分，对于进行水体检测和识别的研究有重要作用。 图片和标注文件的数量是相同的，均为2696张，这意味着每张图片都有一个专门的json文件进行详细标注。数据集中包含的类别数为1，即仅对水体进行了标注，标注的类别名称为["water"]。这表示此数据集专注于水体分割，有助于模型训练集中识别水体。 在每个类别中，标注的水体部分采取的标注方式是画多边形框（polygon），以确保能够精确地勾画出水体的边缘。为了使用这些数据，标注工具labelme的版本为5.5.0。需要注意的是，在进行标注时，总共有4284个标注框被用于标注图片中的水体部分。这样的操作有利于提高模型对于水体识别的精确度。 使用数据集时，可以使用labelme软件打开并编辑数据集中的图片和标注信息。如果需要将json数据集转换为其他格式以适用于不同的任务或工具，比如mask、yolo或coco格式，用户需要自行进行转换。这种转换是必须的，因为不同的格式支持不同的数据集应用场景，例如语义分割或实例分割。 此外，文件中特别说明了该数据集并不对使用它训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。它仅仅提供准确且合理标注的图片，帮助用户在进行水体分割任务时有一个可靠的数据支持。这对于研究人员和开发者来说是一个重要的提示，意味着他们需要根据自己的任务目标，结合其他数据源或者验证方法来确保训练模型的鲁棒性和准确性。 文件中还提到了如何进行图片预览以及标注例子的展示，这为用户理解和使用数据集提供了便利。通过预览和标注例子，用户可以快速了解数据集的质量和标注方法，从而更有效地进行后续的数据处理和模型训练工作。

Labelme是一款广泛应用于计算机视觉领域的开源图像标注工具。 是一款由麻省理工学院（MIT）开发的开源图像标注工具，主要用于计算机视觉领域的数据标注工作。它支持多种任务，包括目标检测、语义分割、实例分割等，适合研究人员和开发者快速构建定制化的标注数据集。 多类型标注：可用多边形、矩形、圆形、点、线等工具标注图像，满足不同任务需求（如分割用多边形，检测用矩形）。 灵活输出：标注结果保存为 JSON 文件，包含标签名称、坐标、图像尺寸等信息，便于后续处理 应用场景： -目标检测：通过在图像上标注目标边界框，训练检测模型如YOLO、Faster R-CNN等。 - 语义分割：利用多边形标注实现像素级别的分类，适用于语义分割模型如Mask R-CNN的训练。 - 实例分割：对于同一类别的不同对象，Labelme可以区分并标注，适合实例分割模型的训练。 - 道路场景分析：在自动驾驶领域，Labelme可用于标注路面、车辆、行人等关键元素，助力智能驾驶算法的开发。 - 医学影像分析：在医疗图像处理中，Labelme可以辅助医生标注病灶区域

CardiacUS-Septum 是一个专注于心脏超声图像中室间隔（Interventricular Septum）分割的公开数据集，包含 3,092张 高质量心脏超声切面图像及对应的LabelMe格式标注文件。本数据集旨在促进医学图像分割算法的研究，特别是心脏结构的自动识别与分析。 关键特性 数据量：3,092张心脏超声图像（.jpg格式） 标注格式：标准LabelMe JSON格式（兼容主流分割工具） 标注类别：单类别（室间隔，标签名：IVS） 图像来源：多中心采集（已脱敏处理，去除患者隐私信息） 适用场景：医学图像分割、超声影像分析、AI辅助诊断

样本图：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/144472567 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：2662 标注数量(json文件个数)：2662 标注类别数：2 标注类别名称:["pupil","iris"] 每个类别标注的框数： pupil count = 2660 iris count = 2666 使用标注工具：labelme=5.5.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

数据标注工具Labelme 5.5.0是一款在图像识别和机器学习领域中广泛应用的软件，它允许用户通过简单的操作，对图像进行标注，从而训练出能够识别特定图像的模型。该工具自发布以来，因其直观的操作界面和高效的标注性能，赢得了大量的用户好评。 Labelme具有多种功能特点，首先是它的兼容性，支持多种操作系统，包括Windows、Linux和MacOS，极大地方便了不同需求的用户。该工具采用开源的方式进行研发，其源代码托管于GitHub上，用户可以自由地进行下载、使用、修改甚至二次开发。这种开放式的研发模式不仅促进了该软件的快速更新迭代，也使得全球的开发者能够参与到它的优化和升级中，形成了一个活跃的开发社区。 在实际应用层面，Labelme为用户提供了一套完整的图像标注流程。它支持多边形、矩形、圆形等多种标注形式，并能够对标注对象进行类别标记和属性描述。更重要的是，它具备自动保存功能，用户在标注过程中无需担心数据丢失，这一点对于提高标注工作的效率和准确性至关重要。 Labelme还具备良好的扩展性，能够导入和导出多种格式的标注数据，从而与不同的图像处理和机器学习框架进行整合。比如，它可以将标注数据导出为JSON格式，这一格式的兼容性强，易于在各种框架中使用，为后续的数据处理和模型训练提供了便利。 此外，Labelme的用户界面设计简洁直观，即使是初学者也能快速上手。其内置的帮助文档和示例项目，可以帮助用户更好地理解和使用这个工具。而对于经验丰富的用户，它还提供了脚本化的接口，通过编写脚本，可以实现更高级的自动化标注任务。 Labelme 5.5.0不仅是一款功能强大的图像标注工具，也是一款便于学习和使用的开源软件。它在推动机器学习和计算机视觉研究中发挥着不可替代的作用，并且随着社区的不断壮大，它未来的发展前景值得期待。