这里主要讲的是在window系统中的安装，首先打开cmd命令行（快捷键：win+R）。进入cmd命令行控制台。输入如下的命令：
使用pip安装LabelImg安装时最简单的方式，首推，安装完之后会自动把LabelImg添加到环境变量中，这样你就可以在命令行中输入：labelimg直接打开该工具——windows用户强烈推荐此方法
labelImg github：https://github.com/tzutalin/labelImg exe下载：https://tzutalin.github.io/labelImg/
目标检测中，原始图片的标注过程是非常重要的，它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。本文介绍一款使用方便且能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具——labelImg工具，并对其使用方法做一个介绍。
基于image-level的弱监督图像语义分割大多数以传统分类网络作为基础，从分类网络中提取物体的位置信息，作为初始标注。
PaddleDetection 是百度飞桨推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。针对不同的业务场景（性能、目标大小、准确率等）可以选择框架中的不同模块组合得到最适合的模型，实现任务。相比于tensorflow的Object_Detection,优势之一就是将YOLOv3这一目标检测的快速算法融合到了框架下。
接着上一次的多标签分类综述，本文主要以Pascal VOC2012增强数据集进行多标签图像分类训练，详细介绍增强数据集制作、训练以及指标计算过程，并通过代码进行详细阐述，希望能为大家提供一定的帮助！
用于深度网络训练的数据集做标注的方法和工具有好多，像Labelme、labelImg、yolo_mark、Vatic、Sloth等等，此处暂时只介绍其中的一种标注工具：labelImg。等到后期熟悉其他的标注工具会一一介绍。废话不多说，直接进入正题!
项目地址：LabelImg 下载地址：Windows/Linux 百度云备份：最近几个版本 密码: cnn6
遥感图像比较大，通常需要切分成小块再进行训练，之前写过一篇关于大图裁切和拼接的文章【目标检测】图像裁剪/标签可视化/图像拼接处理脚本，不过当时的工作流是先将大图切分成小图，再在小图上进行标注，于是就不考虑标签变换的问题。
mat文件是matlab专用的文件，第一次见是再COCOstuff-10k数据集中。
网上其实有很多各种各样的离线地图下载器，大部分都是要收费的，免费的要么是限制了下载的瓦片数量或者级别，要么是下载的瓦片图打上了水印，看起来很难看，由于经常需要用到离线地图，摆脱这个限制，特意花了点时间重新研究了瓦片地图的原理，做了个离线地图下载器，其实瓦片地图下载没有那么复杂，其实就是从开放的几个服务器地址组建要请求的瓦片地图的地址，发送请求以后会自动将图片返回给你，你只需要拿到图片数据保存成图片即可。
（六）使用spring initializer快速创建springboot项目应用
快速开始 1. 下载本项目预训练 权重 权重1 链接:https://pan.baidu.com/s/1sanx0wELCMmektdHNHxkhQ 密码:6rzz 权重2 链接:https://pan.baidu.com/s/1N9cTopyEcB-sqdw-FLs4Rw 密码:5cij 2. 修改yolo.py中第24行权重路径 3. 将需要检测图片放入sample文件夹中 4. 运行检测 python yolo_images.py 项目相关代码 和预训练模型获取： 关注微信公众号 datay
使用工具：LabelIMG LabelIMG是用pyqt5编写的标注工具，界面比较简单，下载之后双击exe就可以直接使用。 （软件可在微信公众号“我有一计”中，回复“标注”获取) 软件界面：
下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg
最近看了看threeJS的文档，对它初步有了一个新的认识。整理了上上面的图片，有需要的可以保存一下。
上一节我们使用 OpenCV 识别了图形验证码躯壳欧。这时候就有朋友可能会说了，现在深度学习不是对图像识别很准吗？那深度学习可以用在识别滑动验证码缺口位置吗？
作者bourdakos1整合了tensorflow中的object-detection和slim两个子项目。 设置环境，把当前目录、slim、object_detection 三个目录加到环境变量PYTHONPYTHON。
市面上有海量的软件开发工具，选择最佳的软件开发工具或开发辅助工具能帮助我们大大的提高编码效率，今天分享10款常用的辅助开发工具。
数据标注行业流淌这么一句话：“有多少智能，就有多少人工”。大量的训练数据是进行深度学习的前提，数据的质量决定了模型的上限，而训练数据产生离不开数据标注，数据标注作为机器学习工程中重要的一环，是构建 AI 金字塔的基础。以旷世科技 AI 独角兽为例，它的标注员工多达 405 人，占公司员工比例的 17.2 %
2个月前，写过一篇文章《从网易与淘宝的font-size思考前端设计稿与工作流》总结过一些移动web中有关手机适配的一些思路，当时也是因为工作的关系分析了下网易跟淘宝的移动页面，最后才有那篇文章的总结，可惜的是因为项目的关系，这两个月来几乎没有机会做移动类项目的工作，所以那些理论一直没有得到真正的实践。这次因为公司有一个app需要做一个推广的下载页面，虽然简单，但也值得一试那篇文章里提到的适配方法，所以本文的内容就是介绍该文中提到的淘宝的做法：《lib-flexible弹性布局方案》。（注：该文中提到的网易的做法跟淘宝的做法其实是大同小异，你访问http://3g.163.com/touch/看下页面源码顶部的JS就能明白了。相较于淘宝的做法，淘宝的方法更能称之为一个方案，网易的做法代码质量实在不敢恭维，所以从本文的角度，推荐淘宝的lib-flexible）
它来自下面的项目：https://github.com/wkentaro/labelme
在上节内容中，我们介绍了目标检测的基础概念，并分析了实现目标检测的常用思路，本篇文章将重点介绍在该领域的经典数据集：VOC数据集，以及使用Dataloader对其进行数据读取和预处理的全过程。
这个题目有点小，本篇博客真正谈论的应该是服务端生成图表的简单方案，这里面有两个关键字：服务端 & 简单，我们知道基于js有很多的图表库，知名的如D3、echarts 、highcharts等等，对于做数据可视化方向的同学可能自己都做过此类chart的研发，无论从零构建还是使用已有的轮子，基本上都是基于js在做，因为大部分数据可视化产品都是to B的产品。
Snipaste是一款功能丰富的屏幕截图和标注工具，具有许多实用的功能，使其成为一款备受欢迎的工具。用户只需按住F1快捷键即可轻松截取屏幕截图，同时还能够调整截图窗口的大小和位置。此外，Snipaste还提供了其他有用的功能，如测量尺寸、获取指定位置的颜色值以及将截图固定在特定窗口上进行查看等等。总之，Snipaste是一款功能强大、易于使用的屏幕截图工具，对于需要频繁进行截图和标注的用户来说，是一款非常实用和便捷的工具。
每个版本专项测试都需要记录apk的总大小值,然后对比每个版本的包大小总值,这个总大小对于开发并没有什么实际价值,因为不够细化apk中各种资源的大小.
目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。最新的YOLOv5在各个数据集上体现出收敛速度快、模型可定制性强的特点，值得关注。本文主要讲解如何从零训练自己的YOLOv5模型与一些重要参数的含义。
上篇文章大致介绍了使用Vue + fabric.js构建标注工具的流程，本篇则将其中的一些细节以及fabric的踩坑进行补充
本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型》的基础上优化并总结，此博客链接：https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949，感谢此博客作者。
SVG是一种向量图的图片格式，即可伸缩向量图（Scalable Vector Graphics），可以在Adobe Illustrator里面生成。在Web中使用SVG很简单，但是也有一些需要知道的事情。
深度学习的三驾马车：数据、模型、算力。本文将从这三方面，实现 YOLO 目标检测，让自己的数据跑起来
要完整的支持深度学习，需要一个很长的 Pipeline，通常我们的工作起步于标注平台, 尽管Byzer 也可以作为标注平台的上游，比如对图片和视频做一个统一的处理（诸如缩放成统一大小等），然后再放到标注平台里。
在了解SpringMVC之前，我们需要知道MVC架构设计模式以及J2EE的三层架构设计，MVC模式如下图所示：
2020年6月10日，Ultralytics在github上正式发布了YOLOv5。YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了，YOLOv5并不是一个单独的模型，而是一个模型家族，包括了YOLOv5s(最小)、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x(最大)。目前v6.0版本又新增一层YOLOv5n模型，代替YOLOv5s成为最小模型，在所有模型中速度更快但精度也更低。
本文主要介绍了如何使用深度学习完成一个基于SSD（Single Shot MultiBox Detector）的目标检测算法。首先介绍了SSD算法的原理和配置，然后介绍了如何使用Caffe和Python实现SSD算法，并提供了在K80 GPU上进行训练和测试的示例代码。此外，还介绍了一些优化技巧和细节处理。整个实现过程较为详细，不仅提供了完整的代码和注释，还提供了很多重要的实现细节。通过本文的学习，可以较为快速地掌握如何使用深度学习实现SSD目标检测算法，并能够根据需要进行代码调整和优化。
上篇文章介绍了如何基于训练好的模型检测图片和视频中的物体，若你也想先感受一下物体检测，可以看看上篇文章：《手把手教你用深度学习做物体检测(一)：快速感受物体检测的酷炫 》。
废话不多说，PbootCMS碰到需要修改文件上传格式的时候，首先去/config/config.php里修改upload配置信息，一般情况下，这里修改后就ok了。
https://blog.csdn.net/p358278505/article/details/78718283
使用闭包主要是为了设计私有的方法和变量。闭包的优点是可以避免全局变量的污染，缺点是闭包会常驻内存，会增大内存使用量，使用不当很容易造成内存泄露。
补充知识：使用python将voc类型标注xml文件对图片进行目标还原，以及批量裁剪特定类
做这个组件的初衷，是基于AI组的标注识别，传送一张图片以及图片上的一些坐标，返回对应的识别结果，前端要做的就是基于一张图片，在图片上绘制出相应的标注框，并将标注框对应的坐标以及宽高传送给后端进行识别，这是最基础的需求。在图片上进行绘制，首先想到的是用canvas，cancas强大的功能能让我们在图片上为所欲为，原生的canvasapi众多且繁杂，上手不易，fabric是一个基于canvas的强大的框架，提供一种类似面向对象的方法来编写canva,在原生canvas之上提供了交互式对象模型，通过简洁的api就可以在画布上进行丰富的操作。因此选择fabric来作为基础框架。
下拉菜单(Menu) API Contents 下拉菜单(Menu) API K.menu(options) K.menu(options) 创建下拉菜单。 参数: object options: 配置信息 返回: KMenu 继承: KWidget ( K.widget(options) )
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