捕获图像以收集数据很容易； 接下来的事情充满挑战。 图像标注或标记是机器学习和计算机视觉任务中数据预处理中最耗时和劳动密集型的步骤之一。 可以使用makesense来标注你的图像，它提供了一个简单直观的界面来标记图像中的对象。 虽然 VIA（VGG 图像注释器）是一种替代方案，但 makesense为图像标注任务提供了更简单、更简化的体验。 1、Makesense快速上手 首先访问网站mak

文章目录 一、创建图片文件夹和label.txt二、在线标注数据 参考文章博主：风吹落叶花飘荡 一、创建图片文件夹和label.txt 创建一个放置图片的文件夹images，存放需要标注的图片（图片最好重命名为1,2,3…避免后面混淆） 创建label.txt存放标注的标签 二、在线标注数据 在线标注网站： https://www.makesense.ai/

https://www.makesense.ai/ 成功

MakeSense数据集标注网站 export导出数据集就可以啦

点击上方“码农的后花园”，选择“星标” 公众号 精选文章，第一时间送达 在深度学习中，数据是非常重要的，而自己制作训练数据集是模型训练的第一步，之前给大家介绍过目标检测和语义分割中打标签工具labelimg和labelme两个工具的使用教程。 点击跳转：制作自己的训练数据集之图像标注工具labelimg和labelme 今天给大家推荐一款我最近在使用的在线网页版打标签的工具makesense.a

1 打开MakeSense官网 Make Sense 2 准备图片及对应的标签（图1）。注意labels文件是必须有的，内容为目标类别的名称，例如所示的图片中只有一类，类名叫0，对应的labels文件就如图2所示，根据自己需求。                                图1

如何制作和训练自己的数据集 看yolov5官网创建数据集1.搜索需要的图片2.创建标签标注数据集地址：放入图片后选择目标检测创建文档，每个标签写在单独的一行上传结果此处可以编辑类别把车框选选择类别即可导出数据 3.新建一个目录放数据写yaml文件 4. 测试训练效果 防止pychram检索数据集的方法 看yolov5官网 首先是创建.yaml数据集 1）首先指明数据集的根目录在

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捕获图像以收集数据很容易； 接下来的事情充满挑战。 图像标注或标记是机器学习和计算机视觉任务中数据预处理中最耗时和劳动密集型的步骤之一。 可以使用makesense来标注你的图像，它提供了一个简单直观的界面来标记图像中的对象。 虽然 VIA（VGG 图像注释器）是一种替代方案，但 makesense为图像标注任务提供了更简单、更简化的体验。 1、Makesense快速上手 首先访问网站mak

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