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多格式标注数据转换工具 Label Studio Converter

数据导入 Github 开源项目 Label Studio 数据标注格式转换机器学习

Label Studio Converter是一款开源的标注数据转换工具,可将Label Studio的标注结果转换为JSON、CSV、CoNLL 2003、COCO、Pascal VOC XML等多种机器学习格式。此外,它还支持将YOLO格式的预标注数据导入Label Studio。通过命令行和Python API接口,Label Studio Converter简化了数据格式转换流程,有效连接了数据标注和模型训练环节。

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介绍相关项目

LabelConvert - 数据集格式转换工具，目标检测与图像分割领域的多功能助手

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LabelConvert是一个专注于目标检测和图像分割领域的数据集格式转换工具。它支持labelme、labelImg、YOLO、PubLayNet和COCO等主流格式之间的相互转换，简化了数据预处理流程。该工具兼容Linux、Windows和Mac平台，支持Python 3.6及以上版本，为计算机视觉研究和开发提供了高效的数据处理解决方案。

label-studio - 多功能开源数据标注工具，支持多种数据类型及模型集成

Docker安装GithubLabel Studio多用户标注开源数据标注开源项目机器学习模型

Label Studio 是开源的数据标注工具，支持音频、文本、图像、视频和时间序列等多种数据类型。用户通过直观的 UI 进行数据标注，并导出多种模型格式。它还提供多用户标注、项目管理、机器学习模型集成及定制化标签格式功能，适用于高精度机器学习模型的构建和优化。

Label Studio - 开源数据标注工具支持多种数据类型

AI工具Label Studio人工智能开源平台数据标注机器学习

Label Studio是一款开源数据标注工具，支持图像、音频、文本、时间序列等多种数据类型。该平台提供灵活配置，可集成机器学习模型辅助标注，支持多用户协作。适用于准备训练数据、微调大语言模型和验证AI模型等场景，为数据科学和机器学习工作提供支持。

Labelme2YOLO - LabelMe标注转YOLO格式数据集转换工具

GithubLabelme2YOLO开源项目数据转换数据集处理机器学习目标检测

Labelme2YOLO是一个开源工具，用于将LabelMe标注工具的JSON格式转换为YOLO文本文件格式。它支持批量转换和单文件转换，能自动分割训练验证集，并可生成YOLOv5 v7.0实例分割数据集。通过简单的命令行操作，用户可获得YOLO格式的标签、图像文件和dataset.yaml配置。这个工具简化了数据集准备过程，方便了YOLO目标检测和实例分割任务的开展。

labelImg - Python图像标注工具，兼容PASCAL VOC和YOLO格式

GithubLabel StudioLabelImgPython图像注释开源项目数据标注工具

一款用Python编写的开源图像标注工具，适用于深度学习数据集的创建。支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式，可在Linux、macOS、Windows等平台上运行，并提供详细的安装和使用指南。用户可以通过直观的界面创建矩形框标注，支持预定义类、热键操作和Docker部署，是机器学习和计算机视觉项目的数据标注利器。

pylabel - 图像数据集转换与标注工具

GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测

PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。

label-studio-ml-backend - Label Studio ML Backend 增强数据标注自动化的开源工具

DockerGithubLabel Studio开源项目机器学习后端模型训练预测

Label Studio ML Backend是一个开源SDK,用于将机器学习代码转换为Web服务器。它可与Label Studio实例集成,实现数据标注自动化。支持文本分类、命名实体识别和对象检测等多种模型。具备预标注、交互式标注和模型训练功能。开发者能够自定义ML后端,实现特定的推理逻辑。这个SDK简化了机器学习模型与Label Studio的整合过程,有效提升了数据标注效率。

JSON2YOLO - COCO到YOLO格式转换工具提升目标检测效率

COCO2YOLOGithubUltralytics开源项目数据集转换机器学习目标检测

JSON2YOLO是一个开源数据集转换工具，专注于将COCO格式JSON数据转换为YOLO格式。这款跨平台工具支持Linux、MacOS和Windows，为机器学习实践者简化了数据处理流程。它不仅优化了数据转换过程，还能提升目标检测模型的训练效率。项目源码可在GitHub获取，用户也可加入Discord社区交流。

labelme - Python图像标注工具，支持多种格式导出

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Labelme是一个Python图像标注工具，使用Qt构建界面，支持多边形、矩形、圆形、线条和点的标注，适用于图像分类、语义分割、实例分割和视频标注。提供GUI自定义功能，并支持导出VOC和COCO格式数据集。兼容Windows、macOS和Linux平台，安装简单，资源丰富，易于使用。

LabelLLM - 开源数据标注平台优化LLM开发流程

GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台

LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。

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