labelimg自动标注

回答: Autolabelimg是一个自动标注工具，它是基于labelimg标注软件的改良版。它利用已经标注好的图片进行训练，然后根据训练出的模型识别未标注的数据，并将识别出的目标物体的坐标点信息保存为xml或voc文件，实现自动标注的功能。 Autolabelimg可以帮助在机器视觉有监督方面面对大量数据集时进行批量处理图片和标注文件，减轻了标注的工作量。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
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- *1* *2* *3* [Autolabelimg自动标注工具](https://blog.csdn.net/WakingStone/article/details/129724692)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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相关问题

labelimg自动标注负样本

对于自动标注负样本，你可以尝试以下方法：

1. 使用图像识别模型：使用一个已经训练好的图像识别模型，例如YOLO或Faster R-CNN，来自动检测图像中的物体。然后，将检测到的物体视为正样本，未检测到的区域视为负样本。

2. 使用基于规则的方法：如果你对负样本的特征有明确的规则，例如特定的颜色或形状，你可以编写一些规则来检测并标注负样本。这种方法需要根据具体问题进行定制。

3. 人工筛选和标注：如果自动方法无法满足你的要求，最后的选择是进行人工筛选和标注。你可以使用一些标注工具，例如LabelImg，手动标注负样本。这可能会耗费较多的时间和人力成本，但可以确保标注的准确性。

需要注意的是，自动标注负样本可能存在一定程度的误差，因此最好结合人工校验来提高标注的准确性。另外，具体选择哪种方法还需要根据你的数据集和需求进行调整和评估。

labelimg自动标注打错了怎么改

labelImg是一款图像标注工具，如果自动标注出现错误，可以通过手动修改来更正。具体操作如下：

1. 首先在LabelImg中打开图片，找到错误标注的区域。

2. 点击错误标注区域对应的矩形框，选中该标注。

3. 在右侧的“Region Attributes”面板中，可以修改标注的类别、置信度等信息，也可以通过点击“Delete”按钮删除该标注。

4. 如果需要重新标注该区域，可以点击左侧的“Create RectBox”按钮重新绘制矩形框并打上正确的标注。