一、前言 官方原话：EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。涵盖了高精度和轻量级等不同方向的高质量交互式分割模型，方便开发者快速实现语义及实例标签的标注，降低标注成本。 另外&a…

安装labelme 在cmd中激活我们使用的python环境，然后使用pip命令安装labelme，命令如下： pip install labelme3.16.7 注意：如果安装最新版本的 labelme，就无须指定版本号(3.16.7就是版本号) 打开labelme 在cmd中激活…

要实现深度学习图像分割应用，首先要获取图像分割标注数据，比如PASCAL VOC、COCO、SBD等大型数据集，但这些数据集主要用于训练预训练模型和评价分割模型精度性能，针对实际应用还需要我们根据项目需求制作自己的训练数据集。这里介绍…

语义分割样本制作 1 labelme1.1 进行数据增强，得到预处理好要识别的影像1.2 确定解译标注1.3 envi软件裁剪出样本1.4 在labelme软件里进行标注2 利用arcgis进行遥感影像语义分割标注2.1 影像数据增强并导出2.2 创建shp矢量面图层2.3 直接进行矢量化标注2.4 添加属性字段2.5 面…

该文档用于在windows或Ubuntu环境下安装labelme软件并标注自己的实例分割数据集。 1.labelme的安装 （1）在安装labelme之前应先安装好anaconda。 （2）安装labelme # 创建名为labelme的conda虚拟环境 conda create -n labelme py…

1.软件安装与使用 ISAT为segment anything衍生的半自动分割标注软件，github地址：https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything.git 按照作者的readme安装好相应的依赖以及对应的权重，软件界面如下： 使用过程&#x…

利用labelme制作实例分割数据集 一、软件安装与环境配置二、利用labelme做实例分割标记三、利用labelme生成voc与coco格式数据集关于coco数据集的理解其它一些可能出现的问题 一、软件安装与环境配置 参考上一篇博客 二、利用labelme做实例分割标记 容易出现的一些问题&…

1. 安装labelme labelme是一款十分好用的语义分割数据集制作软件，可用于自定义数据集的标注。labelme是用Python语言编写的，项目地址。具体的安装十分简单，步骤如下： 安装依赖 pip install pyqt5 -i https://pypi.douban.com/si…