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计算机视觉常用图像数据标记平台

目录 1、LabelIMG 2、VGG Image Annotator 3、Supervise.ly 4、Labelbox 5、其他平台 ---- 在计算机视觉中海量图片数据标记是个让人头疼的问题,通过学习总结列举以下几种常用的图像标记平台...1、LabelIMG LabelImg是一个开源图像标记工具,它为Windows预先构建了二进制文件,因此它非常易于安装。 ?...项目管理:在数据管理和用户方面没有什么先进的功能,但是它的界面是多边形注释最有效和最精确的界面之一,因为它允许您查看多边形的线条而不是其他任何内容。...此外,还可以选择直接在平台上进行数据转换。 项目管理:该平台为数据管理提供了大量选项,包括为用户添加细化权限,监控性能统计,标记对象等。缺少的一些事情是时间统计和质量控制机制。...PolygonRNN++: 仅作为演示版提供,但仍然非常有前景;在Cityscapes数据上训练的工具确实为自动驾驶汽车生成自动标签,并加强学习。

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Flutter 组件录 | Badge 标记组件

一、Badge 组件的基本使用 Badge 是一种 Material 风格的组件,可以在 child 组件的上层添加标记物。...Badge 展示圆点标记 Badge 最基础的能力是在 child 组件左上角展示一个小圆点,smallSize 可以设置圆点直径;backgroundColor 设置原点颜色。...Badge 展示文字标记 通过 label 属性可以自定义右上角的组件,如下展示一个红色的文字气泡。...Badge 的偏移量 offset 用于控制标记的偏移;alignment 用于控制标记在区域内的对其方式;如下图中第三个,通过 Alignment.bottomRight 让标记展示在右下角。...三、Badge 组件小结 总的来说,Badge 是一个小巧简单的组件,可以让你快速的在 child 组件上叠放一个标记组件,并且可以控制标记的偏移量和对齐方式。

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    CA1014:用 CLSCompliantAttribute 标记程序

    规则说明 公共语言规范 (CLS) 定义了程序在跨编程语言使用时必须符合的命名限制、数据类型和规则。...好的设计要求所有程序用 CLSCompliantAttribute 显式指示 CLS 合规性。 如果程序没有此属性,则该程序即不合规。 符合 CLS 的程序可能包含不合规的类型或类型成员。...如何解决冲突 若要解决此规则的冲突,请将属性添加到程序。 应确定不合规的类型或类型成员,并将这些元素标记为不合规,而不是将整个程序标记为不相容。...如果不希望程序符合 CLS,请应用属性并将其值设置为 false。...示例 下面的示例演示应用了 System.CLSCompliantAttribute 属性的程序,该属性声明此程序符合 CLS。

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    CA1824:用 NeutralResourcesLanguageAttribute 标记程序

    值 规则 ID CA1824 类别 “性能” 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 程序包含基于 ResX 的资源,但没有向其应用 System.Resources.NeutralResourcesLanguageAttribute...如果默认区域性的资源嵌入在应用的主程序集中,并且 ResourceManager 必须检索与默认区域性属于与同一区域性的资源,则 ResourceManager 会自动使用位于主程序内的资源,而不是搜索附属程序...这样可绕过常用程序探测,提高所加载的第一个资源的查找性能,并可缩小工作。 提示 有关 ResourceManager 用于探测资源文件的过程,请参阅打包和部署资源。...解决冲突 若要解决此规则的冲突,请将属性添加到程序,并指定非特定区域性的资源的语言。 指定资源的非特定语言 在“解决方案资源管理器”中,右键单击项目,然后选择“属性” 。 选择“包”选项卡。...备注 如果你的项目是一个 .NET Framework 项目,请选择“应用程序”选项卡,然后选择“程序信息” 。 从“非特定语言”或程序非特定语言”下拉列表中选择语言 。 选择“确定”。

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    CA1017:用 ComVisibleAttribute 标记程序

    项 “值” RuleId CA1017 类别 设计 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 程序没有已应用的 System.Runtime.InteropServices.ComVisibleAttribute...合理的设计指出程序将显式指示 COM 可见性。 可以针对整个程序设置 COM 可见性,然后重写各个类型和类型成员的 COM 可见性。 如果此属性不存在,则程序的内容对 COM 客户端可见。...如何解决冲突 若要解决此规则的冲突,请将该属性添加到程序。 如果你不希望程序对 COM 客户端可见,请应用该属性并将其值设置为 false。 何时禁止显示警告 不禁止显示此规则发出的警告。...如果希望程序可见,请应用该属性并将其值设置为 true。 示例 下面的示例演示一个应用了 ComVisibleAttribute 属性的程序,以防止其对 COM 客户端可见。

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    单细胞亚群的标记基因可以迁移在不同数据

    ,如下所示: 文章标记基因列表 降维聚类分群也非常漂亮,如下所示: 这样的分析已经是超级简单的了,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释,读入这个文章的GSE162610数据,进行标准的...降维聚类分群后,很容易根据文献里面的标记基因给出来各个亚群的生物学名字,然后对不同亚群,可以找这个数据里面的特异性的各个亚群高表达量基因作为其标记基因: 特异性的各个亚群高表达量基因 接下来我就在思考...,这样的实验设计在非常多的单细胞数据都可以看到,因为在小鼠模型里面取脑部进行单细胞测序是很多疾病的首选。...对GSE182803数据进行同样的处理 可以看到: image-20220102164343172的降维聚类分群 这个数据里面的 巨噬细胞和小胶质细胞也是很清晰的界限。...units = "cm",width = 50,height = 20) 可以看到 巨噬细胞和小胶质细胞 仍然是具有比较清晰的分界线哦 : 仍然是具有比较清晰的分界线 说明 巨噬细胞和小胶质细胞各自相对标记基因在不同数据都是具有可区分能力的

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    卫星图像中的车辆分析--A Large Contextual Dataset for Classification, Detection and Counting of Cars

    Classification, Detection and Counting of Cars with Deep Learning ECCV2016 https://gdo-datasci.ucllnl.org/cowc.../ 本文针对卫星图像中的车辆分析建立了一个新的数据库:Cars Overhead with Context (COWC),然后使用几个 CNN网络对该数据库进行了分析:主要是分类、检测、计数 首先来看看这个新的数据库...Cars Overhead with Context (COWC) 数据库含有 32716个不同的车,来自6个不同的图像库,图像覆盖的区域包括:Toronto Canada [5], Selwyn...我们的数据库还标记了 58247个有用的负样本,这些样本和正样本比较相似,难以区分,Examples of these are boats, trailers, bushes and A/C units...quality, appearance or rotation 这些都是不可控的,需要通过算法来解决 图像是像素级标记的,每个车在其中心点标记一个 dot The image set is annotated

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    使用COVID-19开放式研究数据从未标记数据中学习

    Martins 【导读】COVID-19开放研究数据可以帮助研究人员和卫生界抗击全球流行病。...(https://cord-19.apps.allenai.org/) 、经过微调的嵌入模型(https://github.com/gsarti/covid-papers-browser) 和收集标记数据的竞赛...,以及我们在 https://vespa.ai/ 希望快速建立一个围绕CORD-19数据的搜索应用程序(https://cord19.vespa.ai/) 的事实,我决定花一些时间考虑如何在没有标记数据的情况下...具有客观标准来评估不依赖于人类注释数据的搜索结果,不仅对于没有显式标签的情况(例如CORD-19数据)很重要。...它在处理带有偏置标签的数据时也很有用,例如在MS MARCO数据偏向于术语匹配信号(https://towardsdatascience.com/why-you-should-not-use-ms-marco-to-evaluate-semantic-search

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    数据】LVIS:大规模细粒度词汇级标记数据 ,出自FAIR ,连披萨里的菠萝粒都能完整标注

    本文转自『AI开发者』 稍有改动 作者 / 杨鲤萍,编译 / 昱良 最近,FAIR 开放了 LVIS,一个大规模细粒度词汇集标记数据,该数据针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注...我们让注标器完成迭代对象定位过程,并找出图像中自然存在的长尾分布,来代替机器学习算法对自动化数据标记过程。 同时也设计了一个众包标注流程,可以收集大型数据,同时还可以生成高质量的标注。...每个小数据为单个类别提供详尽标注的基本保证,即该类别的所有实例都被标注。多个组成数据可以重叠,因此图像中的单个对象可以用多个类别标记。...而现在,如果所有目标都是详尽且正确地标记了所有类别,那么问题就可以解决了。 数据构建 数据的标注主要分为了六个阶段,包括目标定位、穷尽标记、实例分割、验证、穷尽标注验证以及负例标注。 ?...虽然 LVIS 强调从少数例子中学习,但数据并不小;它将跨越 164k 图像并标记~2 百万个对象实例。每个对象实例都使用高质量的蒙版进行分割,该蒙版超过了相关数据的标注质量。

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