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🚀 基于 Electron 的 YOLO 标签分析与整合工具
曾逸夫,从事人工智能研究与开发;主研领域:计算机视觉;YOLOv8官方开源项目代码贡献人;YOLOv5官方开源项目代码贡献人;YOLOv5 v6.1代码贡献人;YOLOv5 v6.2代码贡献人;YOLOv5 v7.0代码贡献人;Gradio官方开源项目代码贡献人
✨ Github:https://github.com/Zengyf-CVer
邓乙华,从事计算机视觉的研究和 JavaScript 项目的开发。
https://github.com/HumanSignal/label-studio
对Label Studio导出的格式进行转换
├── raw_datasets # 原始数据集
│ ├── images # 图片集
│ │ ├── 1.jpg # 图片名称
│ │ ├── 2.jpg # 图片名称
│ ├── labels # 标签集
│ │ ├── 1.txt # 标签名称
│ │ ├── 2.txt # 标签名称
│ ├── classes.txt # 类别文件
│ ├── notes.json # 类别JSON文件
cls01
cls02
cls03
cls04
{
"categories": [
{
"id": 0,
"name": "cls01"
},
{
"id": 1,
"name": "cls02"
},
{
"id": 2,
"name": "cls03"
},
{
"id": 3,
"name": "cls04"
}
],
"info": {
"year": 2024,
"version": "1.0",
"contributor": "Label Studio"
}
}
yarn add electron --dev
# Electron版
yarn install
yarn run start
# Python CLI版
pip install label-explorer
# 使用默认参数
label-explorer
# 自定义图片路径和标签路径
label-explorer -sld path/to/labels -sid path/to/imgs
# 自定义训练集和验证集比例
label-explorer -p 0.9
label-explorer -p 0.7
label-explorer -p 0.75
# 导入Label Studio类别文件
label-explorer -lp path/to/classes.txt
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