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
由于Python属于动态类型语言，所以只有在运行代码的时候才能够知道变量类型，而这往往会让我们在调用其他人的代码，或者自己很久以前（昨天）写的代码时传入错误的变量类型，导致bug产生。
Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。
参考：https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/79740633
[image:029695FF-7538-4215-8977-31A43EE9B51C-383-0000504BC19305F0/047B50A4-F251-42F3-B1D2-16EA50CD86E3.png]
labelImg github：https://github.com/tzutalin/labelImg exe下载：https://tzutalin.github.io/labelImg/
记得在几年前，那时候我还不怎么使用 vscode 编写 python，由于项目大多是数据处理相关，因此更多使用 jupyter notebook 。那写代码的体验感，用 "磕磕绊绊" 形容就再适合不过。
在大数据时代，海量的文本数据需要进行自动化处理和分析。文本分类和标注是自然语言处理领域的重要任务，它们可以帮助我们对文本数据进行整理、组织和理解。今天我们就介绍一下如何使用Python和自然语言处理技术实现文本分类和标注，并提供一些实用的案例和工具。
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。
本文介绍了一个基于多任务卷积网络（MTCNN）和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统DFace。DFace可以用于人脸识别、活体检测、姿态估计等多个任务。该系统采用了PyTorch框架，并利用CUDA技术实现GPU加速。在实验中，作者使用WIDER FACE和CelebA数据集进行训练，验证和测试。最终实现了在准确率和实时性上的良好表现。
在对象检测工作中，标注过程是最为繁琐和耗时的部分。为了简化这一过程，有人开发了一个基于半监督架构的自动注释工具。该工具利用少量标注数据训练的模型为数据集的其余部分生成新标签，从而节省大量时间。
mat文件是matlab专用的文件，第一次见是再COCOstuff-10k数据集中。
BRAT是一个基于web的文本标注工具，主要用于对文本的结构化标注。用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化，供计算机处理。利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料。
在前几天的文章：一日一技：在 Python 里面如何实现一个抽象类中，我们讲到Python 可以实现一个抽象类。抽象类里面有一些抽象方法，在继承这个抽象类的时候，子类必须实现这些抽象方法。
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取
题目：Python 中交换两个变量的值是怎么实现的？为什么可以这样实现？ 答案要点： 第一个问题，在 Python 中交换两个变量的值，只需要简单一个句话即可： a,b = b,a 重点在于为什么可
在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字（有些为空格），但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的解决方案是CRNN和CTC损失函数。于是我就这么做吧，CNN部分参考自VGG网络，RNN则使用的是双向LSTM（简称BLSTM），使用GRU也可以实现，可以下来试试。
这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍，同时添加一些其他的Python中文分词相关资源，甚至非Python的中文分词工具，仅供参考。
nltk是一个python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. 包括分词(tokenize), 词性标注(POS), 文本分类, 等等现成的工具. 1. nltk的安装 资料1.1: 黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（一）：环境搭建 http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html 这个图文并茂, 步骤清晰, 值得一看. 我想我没必要再重新写一遍了, 因为我当时也是按照他这样做的. 资料1.2: 把py
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
但是劝退了，配置真的要了个命我RTX2060的显卡 最后只能拿cpu训练真的是要了个命
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
现在的开源中文分词工具或者模块已经很丰富了，并且很多都有一些在封闭测试集上的效果对比数据，不过这仅仅只能展现这些分词工具在这个封闭测试集上的效果，并不能全面说明问题，个人觉得，选择一个适合自己业务的分词器可能更重要，有的时候，还需要加一些私人定制的词库。
语音合成（Text to Speech Synthesis）是一种将文本转化为自然语音输出的技术，在各行各业有着广泛用途。传统TTS是基于拼接和参数合成技术，效果上同真人语音的自然度尚有一定差距，效果已经达到上限，在实现上也依赖于复杂流水线，比如以文本分析为前端的语言模型、语音持续时间模型、声学特征预测模型、将频谱恢复成时域波形的声码器（vocoder）。这些组件都是基于大量领域专业知识，设计上很艰难，需要投入大量工程努力，对于手头资源有限的中小型玩家来说，这种“高大上”的技术似乎有些玩不起。
在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字（有些为空格），但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的解决方案是CRNN和CTC损失函数。于是我就这么做吧，CNN部分参考自VGG网络，RNN则使用的是双向LSTM（简称BLSTM），使用GRU也可以实现，可以自己试试。
在之前的一篇文章中，我们介绍了Win10+Python3环境下安装LabelImg数据标注工具的教程，读者如有需要在WIn10环境使用LabelImg数据标注工具，请移步：Win10+Python3环境下安装LabelImg数据标注工具。接下来我们来介绍LabelImg在Ubuntu下的安装流程。
jieba是一个强大的中文分词工具，用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等，还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法，带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
众所周知，传统标注方法在大规模数据处理中存在一些瓶颈。繁琐的手动标注，耗时耗力，效率低下，常常成为数据科学家们的心头之患。传统的方法需要人工集中注意力参与，长时间的重复劳动往往令标注人员感到疲惫和乏味，容易导致工作质量下降。最近 SAM（Segment Anything Model）的出现为我们带来了一种创新的解决方案。
大家好，欢迎来到专栏《CV项目实战》，在这个专栏中我们会讲述计算机视觉相关的项目实战，有大型的完整项目，也有精炼的核心算法实战。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 LabelMe 可用于实例分割，语义分割，目标检测，分类任务的数据集标注工作。 在线标注版本：http://labelme2.csail.mit.edu/Re
本文记录自然语言基础技术之语义角色标注学习过程，包括定义、常见方法、例子、以及相关评测，最后推荐python实战利器，并且包括工具的用法。
哈哈，没错就是我，我又来写“bug”了！近期和大家分享了几篇有关Python基础入门和进阶的文章，帮助了很多小伙伴了解和学习到了很多的Python的知识和技术，在这里再和大家来一个传送门，有想学习的小伙伴可以去看一下，相信对你的Python学习是很不错的，强烈推荐收藏“常见报错及其解决”这一篇，之后遇到bug你会来感谢我的！
【一】ERNIE：飞桨开源开发套件，入门学习，看看行业顶尖持续学习语义理解框架，如何取得世界多个实战的SOTA效果？_汀、的博客-CSDN博客_ernie模型
今天给大家分享的实战项目是常用验证码标注&识别，从想法诞生到实现思路，再到编码实战的整体过程，这个过程我前后整理了上万字，计划分章节来发布。言归正传，一起来看看今天的内容吧！今天这篇内容主要讲解这篇文章的创作灵感、需求分析和实现思路。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx doccano是一个开源文本标注工具。它提供了文本分类，序列标注和序列到序列的标注功能。因此，您可以为情绪分析，命名实体识别，文本摘要等创建标记数据。只需创建项目，上传数据并开始标注。 总结下来就3步，上传数据，标注，下载带有标签的数据。 官网：http://doccano.herokuapp.com/ 命名实体识别 第一个演示是序列标记任务之一，命名实体识别。您只需选择文本跨度并对其进行标注即可。由于doc
之前的文章我们简单地看了下Scala和Python的变量定义，再来看看如何将代码块组织在一起变成一个函数吧。
为了更好地理解此次更新，Twitter上一位16岁少年Pratham Prasoon，还自制了一张「Python 3.9新特性必知图」。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】Meta的SAM「分割一切」模型刚发布，国内团队就进行了二创，打造了一个最强的零样本视觉应用Grounded-SAM，不仅能分割一切，还能检测一切，生成一切。 Meta的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼CV不存在了。 就在SAM发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。 注：项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的 Grounded-SAM把SAM和BLIP、Stable Di
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。
目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义，yolov5（You Only Look One-level）是目标检测算法中的一种代表性方法，以其高效性和准确性备受关注，并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文介绍了如何配置yolov5的运行环境、如何进行数据标注、如何通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。
摘要： 要进行自然语言处理相关工作，文本数据预处理是个必不可少的过程。本文将对文本数据预处理相关的内容进行归纳整理，主要包括以下4个方面内容：
这里主要总结一下在python环境下进行自然语言处理的相关包和可能会出现的相关错误，目前接触的都比较Low,但是还是想要记录下来。
总之，智能标注相对于人工标注有着更高的效率、更高的精度、更强的灵活性和更好的适用性，可以更好地满足用户的需求。
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