用于实现火焰和烟雾检测的数据集 3000张 标签为json格式 直接下载可用

imagenet_labels.txt是imagenet 1001个类别的标签文件，每行对应1个类别。 load_labels.py可以读取imagenet_labels.txt, 得到一个存储各类别的python列表，可以用索引查看对应类别名称。例如，前20个类别的名称为 ['background', 'tench', 'goldfish', 'great white shark', 'tiger shark', 'hammerhead', 'electric ray', 'stingray', 'cock', 'hen', 'ostrich', 'brambling', 'goldfinch', 'house finch', 'junco', 'indigo bunting', 'robin', 'bulbul', 'jay', 'magpie']

PCB缺陷数据集--标签--693个xml文件

摘要 前面基本已经将yolo3的大致细节都分析了，那么现在就要训练自己下载的数据集来看下效果，进行迁移学习，首先我会先对github本身自定义的custom数据集进行训练，只有一张照片，一个标签签，之后训练自己的数据集是摇从xml文件先提取标签，完全按照custom中的格式进行布局，然后修改一下cfg文件就可以运行。dataset源码是对txt文件的处理，在实际运行中对数据进行分析是利用panda，所以直接利用panda生成csv文件进行读取更加方便。代码githubhttps://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 custom数据集文件 在

bdd100k数据集的标签转换为YOLO的格式，是本人csdn博客文章的对应代码，亲测有效。用于yolov7模型的训练，同样适用于yolov5等使用YOLO标签格式的各类深度学习模型的训练。

按照CAD模型数据集制作标签专题图，标签显示在模型的顶端。

该py脚本从xml文件中提取信息，转为yolov所需要的标签格式: class_id center_x center_y w h 并存入txt文件 转换后可直接用于yolov模型训练 （另有json转txt和批量修改文件格式的资源见主页） 下载后按脚本中注释改下xml，txt，images各自路径即可运行

该py脚本从json文件中提取信息，转为yolov所需要的标签格式: class_id center_x center_y w h 并存入txt文件 转换后可直接用于yolov模型训练 （另有xml转txt和批量修改文件格式的资源见主页） 下载后按脚本中注释改下json，txt，images各自路径即可运行

labelimg.exe为可执行软件，是一款图像标注工具，可方便创建自己的数据集，进行深度学习训练，该工具运行环境window10，可以制作适合FasterR-CNN，YOLO，SSD等算法的VOC2007数据集

前言 因为photoshop功能的强大，以及工具的方便，虽然其不是专门的语义分割标注工具，但是仍然可以用其工具进行有效的标注，本文是在吸取经验教训的基础上写的，希望能够帮到所有用这个方法标注的人。 本文的主要内容：photoshop 2020的使用和注意事项、批量转换标签的方法（快速像素替换） 另外可以使用的软件：Pixel Annotation Tool 可以使用涂抹标注，但是这里为了可以多掌握一项技能就用PS了，主要是功能很多，对以后的学习以及工作都有好处，虽然麻烦点，但是掌握的东西多点，是个比较万金油的工具。 一、注意事项 注意这个很重要，否则所有的标签全部报废，所以写在前面，谨记前人