Labelimg与Labelme标注工具资源

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/00cceecb854d 在计算机视觉领域，数据标注是关键环节，为机器学习和深度学习模型提供训练数据。LabelMe和LabelImg是两款常用图像标注工具，它们的Windows可执行文件可直接运行，助力用户完成图像对象标注。 LabelMe由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室开发，是一款开源在线图像注释工具。它支持矩形框、多边形、点和线段等多种图像标注任务，其生成的JSON格式标注数据结构灵活、易于解析，包含图像信息、物体边界框和类别等详细信息，适用于训练目标检测、语义分割等模型。 LabelImg由Tian Qi Chen开发，是Python项目，主要支持XML格式标注文件，这种格式规范，利于在PASCAL VOC等数据集上工作。LabelImg有简单图形用户界面，用户可拖动调整矩形框标注图像物体，并指定类别。其XML文件包含边界框位置、大小和类别标签等信息，可用于训练深度学习模型。 在自动驾驶、无人机导航、人脸识别、图像识别等计算机视觉应用领域，高质量标注数据是模型训练基础。借助这些工具，研究人员和开发者能快速高效地标注大量图像，创建训练数据集，进而用于训练深度神经网络，使模型能理解识别图像特征和物体。 使用LabelMe和LabelImg时，需先下载运行对应.exe文件，打开工具后导入待标注图像，利用工具进行标注操作，如绘制边界框、选择类别等，完成后保存文件，LabelMe生成JSON，LabelImg生成XML。这些标注文件可整合到深度学习框架的数据预处理流程，用于模型训练。 这两个工具适用于学术研究和商业项目，尤其适合大量图像标注任务，无论是物体检测、实例分割还是语义分割模型训练，都能提供高效便捷的标注解决方案。LabelMe的JSON格式在灵活性和可扩展性上占优，LabelImg的XML格式更