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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

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。

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。
label-studio-converter - 多格式标注数据转换工具 Label Studio Converter
GithubLabel Studio开源项目数据导入数据标注机器学习格式转换
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。
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。
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。
labelme - Python图像标注工具,支持多种格式导出
GithubLabelmePython图像标注实例分割开源项目语义分割
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。
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。
anylabeling - AI辅助数据标注工具
AnyLabelingGithubSegment AnythingYOLO图像注释开源项目自动标注
AnyLabeling是一款高效的数据标注工具,结合了LabelImg和Labelme的优点,并改进了用户界面。支持多种图像注释类型,包括多边形、矩形、圆形、线条和点。提供自动标注功能,兼容YOLOv8和Segment Anything。支持文本检测、识别和关键信息提取标注,适用于英语、越南语和中文。用户可通过PyPI安装,适用于各种操作系统。更多信息请查看官方网站。
Rectlabel-support - 图像标注工具,支持自动化标注和多格式导出
GithubRectLabel图像标注导出格式开源项目文本识别自动标注
RectLabel 是一款图像标注工具,支持 Segment Anything 和 Core ML 模型的自动标注,能够识别文本、曲线、点线和骨架等。支持导出COCO、Labelme、CreateML、YOLO和DOTA格式,以及索引色和灰度掩码图像。通过自定义热键和快捷设置,提高标注效率,满足不同图像处理需求。
awesome-data-labeling - 全面数据标注工具集锦
CVATGithubawesome-data-labelingimage annotationlabelImg开源项目数据标注工具
汇集各类数据标注工具,包括图像、文本、音频、视频、时间序列、3D和Lidar等多种应用领域。这些开源高效的工具能有效加速机器学习和计算机视觉项目的数据准备。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。
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