LabelMe.exe不用装Python就能用?它还能标哪些形状、用在哪些行业?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Labelme-最新中文版-exe-v5.0.1
Labelme-最新中文版-v5.0.1,免安装exe版,比同类资源修复了中文和图标bug,下载后直接点击exe文件即可使用
labelme.exe
打包好的labelme.exe,包括标注工具labelme在windows上的可执行文件exe,无需安装python,在windows下直接打开使用
labelme-exe.zip
LabelMe 图像标注软件。已经打包成exe可执行文件,在Windows系统中可直接点击运行,可以手动对图像进行标注然后生成json数据,不需要配置Python环境
labelme标注工具
深度学习标注工具,给没有代码基础的人员用的一个可视化窗口工具,双击直接运行,不需要安装。原版本是python3的一个工具生成的。方便标注人员在没有Python运行环境也能使用这个工具。希望对您有帮助。
labelme安装与使用教程
用于分割图像的标注工具labelme安装与使用说明 用于分割图像的标注工具labelme安装与使用说明
图像数据标注软件 Labelme v4.5.6 单文件 exe 版
图像数据标注软件 Labelme v4.5.6 单文件 exe 版,无需 Conda 及 Python 环境,下载打开即可使用!
深度学习 标注工具 labelme windows10 免装环境
可以不用安装环境 直接在windows上面运行
labelme已打包EXE文件
labelme已打包EXE文件
window下的标注工具labelme.32位64位各一个
标注labelme在window下的exe打包版本.有两个64位和32位的.欢迎下载和评论.方便你我,方便大家
常见的标注文件,labelMe,LabelImg,收集了最新版本的.exe,免安装运行,支持yolo,pacsal,后续增加转换
常见的标注文件,labelMe,LabelImg,收集了最新版本的.exe,免安装运行,支持yolo,pacsal,后续增加转换
YOLOV5 AI 标注 工具 Labelme 和LabelImg 打包
框住你的识别对象!不用使用ananconda 直接windows 执行
Labelme与LabelImg分享[源码]
本文提供了Labelme和LabelImg两款标注软件的exe文件网盘下载链接。Labelme的下载链接为https://pan.baidu.com/s/1pnBmEf8Edz7F73Rl2pN-yQ,提取码为wc4g;LabelImg的下载链接为https://pan.baidu.com/s/1GBhTBmnKAgzwPiTBZ03XTA,提取码为la2j。用户可通过这些链接快速获取软件,方便进行图像标注工作。
labelme转COCO格式[源码]
本文详细介绍了如何将labelme标注的json文件数据转换为COCO数据集格式,支持目标框和实例分割的处理。内容涵盖官方labelme实现和其他代码实现两种方法。官方实现部分提供了源代码网址和使用方法,包括打包成exe可执行文件的方法,并详细展示了代码执行命令和生成文件夹内容。其他代码实现部分则展示了如何将相关功能集成到一起,同样提供了代码执行命令和生成结果说明。两种方法均需导入相关库,并提供了详细的代码示例和执行步骤,方便用户参考和使用。
labelme2yolo-yolo
This script converts the JSON format output by LabelMe to the text format required by YOLO serirs. yolo yolo yolo yolo yolo
LabelImg_v1.7.0---Labelmev4.5.6.7z
最新版本的两款标注工具labelImg-V1.7.0以及labelme-V4.5.6,在window10系统下完美运行,离线版本方便使用和标注。
labelimg安装包
labelimg安装教程,不需复杂安装,直接可以使用,还可帮忙标注数据集标签,训练相关模型提供方法,包安装,包售后,同时还有labelme的安装包,有需要可进行详细了解
labelImg好用的打标签工具.zip
labelImg好用的打标签工具,
基于A星算法的无人机三维路径规划算法研究(Mattlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于A星(A*)算法的无人机三维路径规划方法,聚焦于复杂三维空间环境下的高效、安全路径搜索与避障问题。通过Matlab编程实现,详细阐述了环境建模、启发式函数设计、路径搜索流程及避障策略优化等关键技术环节,并可能结合蚂蚁算法、RRT等智能算法进行对比分析,以验证A*算法在三维路径规划中的有效性与优越性。研究成果可广泛应用于无人机自主导航、智能巡检、城市空中交通等前沿领域,具备较强的科研价值与工程实践意义。; 适合人群:具备一定算法理论基础和Matlab编程能力的科研人员、高校研究生,以及从事无人机路径规划、智能导航等相关方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入研究无人机在复杂三维环境中的路径规划问题;②掌握A*算法的核心原理及其在Matlab中的具体实现技术;③为撰写高水平学术论文或开展科研项目提供可复现的算法模型与技术支持;④通过与其他算法对比,评估并提升路径规划系统的智能化水平与鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解算法实现细节,并在不同地形结构和障碍物分布场景下测试算法性能,尝试调整参数配置以优化路径长度、计算效率与避障能力,从而全面提升对智能路径规划技术的掌握与应用水平。
pip-numpy-1.24.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl.zip
pip-numpy-1.24.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl.zip
平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置(Matlab代码实现)
内容概要:本文针对高比例风电并网带来的功率波动问题,提出了一种电-氢混合储能容量优化配置方法,旨在通过Matlab代码实现平抑风电波动的技术方案。该方法构建了包含电池储能与氢能系统的混合储能模型,利用电解水制氢技术将多余的风电转化为氢气储存,并在风电出力不足时通过氢燃料电池补充电能,从而实现对风电波动的有效平抑。研究重点在于优化配置电池与氢储能的容量配比,建立以系统经济性、稳定性及可再生能源利用率为目标的多目标优化模型,并可能结合改进鲸鱼算法、粒子群算法等智能优化算法进行高效求解,确保配置方案的科学性与实用性。同时,该资源强调仿真复现与代码实践,有助于深入理解电-氢耦合系统的运行机制与优化逻辑。; 适合人群:具备电力系统、新能源技术、优化算法等相关基础知识,从事风电并网、储能系统规划、综合能源系统研究的科研人员及工程技术人员,特别适用于正在撰写EI/SCI论文、开展科研项目或进行系统仿真的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于高渗透率风电接入场景下的储能系统容量规划与经济性分析;②为电-氢耦合储能系统的建模、仿真与优化提供Matlab代码支持;③服务于学术论文复现、科研课题开发及智能优化算法在能源系统中的应用验证。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真复现,重点关注目标函数的设计、约束条件的设置以及优化算法的实现细节,通过调试与参数调整加深对混合储能系统动态特性与优化机制的理解,同时可参考同系列其他资源拓展在能源系统建模与智能算法应用方面的综合能力。
最新推荐



