これはLabelImgという名前のLinuxアプリで、最新リリースはBinaryv1.8.1.zipとしてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティングプロバイダーOnWorksでオンラインで実行できます。
LabelImgという名前のこのアプリをOnWorksで無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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ラベル画像
DESCRIPTION
LabelImgは、グラフィカルな画像注釈ツールです。 Pythonで記述されており、グラフィカルインターフェイスにQtを使用しています。 注釈は、ImageNetで使用される形式であるPASCALVOC形式のXMLファイルとして保存されます。 また、YOLOおよびCreateML形式もサポートしています。 Linux / Ubuntu / Macには少なくともPython2.6が必要であり、PyQt4.8でテストされています。 ただし、Python3以降およびPyQt5を強くお勧めします。 Virtualenvは、QT / Pythonバージョンの問題の多くを回避できます。 手順を使用してビルドして起動します。 メニュー/ファイルの「デフォルトの保存された注釈フォルダの変更」をクリックします。 [ディレクトリを開く]をクリックします。 [RectBoxの作成]をクリックします。 左マウスをクリックして放し、rectボックスに注釈を付ける領域を選択します。 右マウスを使用してrectボックスをドラッグし、コピーまたは移動できます。 指定したフォルダに注釈が保存されます。 ホットキーを参照して、ワークフローを高速化できます。
特徴
- 画像リストの処理中にラベルリストが変更されることはありません
- 画像を保存すると、classes.txtも更新されますが、以前の注釈は更新されません。
- data / predefined_classes.txtを編集して、事前定義されたクラスをロードできます
- スペースを押すと、ユーザーは画像に確認済みのフラグを付けることができ、緑色の背景が表示されます
- 難しいフィールドが1に設定されている場合は、オブジェクトに「難しい」という注釈が付けられていることを示します。
- ディープニューラルネットワークの実装に応じて、トレーニング中に難しいオブジェクトを含めたり除外したりできます
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https：//sourceforge.net/projects/labelimg.mirror/からも取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティングシステムのXNUMXつから最も簡単な方法でオンラインで実行するために、OnWorksでホストされています。
