半自动专题
半自动标注（使用自己的分割或检测模型推理完得到的矩阵再生成json文件）
前言 都知道标注很麻烦、很累，不然先训练一批，然后推理得到它的掩码图，先生成自动标注，再人工手动修改也许会快很多 半自动标注代码 这是我自己写的，是labelme的格式，大家想要修改成自己的json格式可以修改json_dict_init与dict_init函数 默认大家已经得到自己图片经过模型推理之后的掩码图了，掩码图上面生成的像素应该是0,1,2,3. 分别对应自己训练的时候的标签 i
深度学习图像-半自动和自动标注工具
Tensorflow和Caffe等深度学习中，监督学习的数据标注是一件非常繁琐和耗时的工作，目前大多数公司都采用外包给标注公司进行处理，或者购买现有的数据集，使得进行深度学习研究的成本异常高。本文介绍一种以人工智能解决数据标注的思路和方法。 一、思路 步骤： 1、以一个初步模型对小批量待标注数据进行检测，这里的初步模型可以是自己用少批量数据集训练出来的，也可以用网上公布的； 2、对检测出来
【办公类-26-01】20240422 UIBOT网络教研（自动登录并退出多个账号，半自动半人工）
作品展示： 背景需求： 每学期有多次网络教研 因为我有历任搭档的进修编号和登录密码， 所以每次学习时，我会把历任搭档的任务也批量完成。 但是每次登录都要从EXCEL里复制一位老师的“进修编号”“密码”，还要点击多次按钮，才能登录某位老师的账号进去。 手动复制，容易搞不清楚刚才登录的是哪个账户，是否遗漏人员 我想用UIBOT自动读取EXCEL单元格内容，自动键盘输入
windows系统搭建OCR半自动标注工具PaddleOCR
深度学习 文章目录 深度学习前言一、环境搭建准备方式1：安装Anaconda搭建1. Anaconda下载地址: [点击](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D)2. 创建新的conda环境 方式2. 直接安装python 二、安装CPU版本1. 安装PaddlePaddle2、安装PaddleOC
14 - ALU 和半自动加法机
1. ALU A、B 输入 OP=0 加法，OP=1 减法 O 输出，CO 进位输出 2. 半自动加法机 利用 8 位计数器 8CT 改造的 3 位计数器 3CT： 3. 实验工程 【14 - ALU和半自动加法机】
利用工具半自动修复VMP3.5壳的变异IAT
本教程不讲解过反调试,寻找并修复OEP等内容, 只讲解修复变异IAT的部分, 有疑问或者错误的地方可以指出来, 用到的工具有x32dbg vmp3-import-fix-x86 Universal Import Fixer Imports Fixer, 除了x32dbg调试器,其余软件都在附件可以下载 第一步:调试器调试到OEP后暂停(记下OEP地址和进程ID), 可以看见下图中
手动、半自动、全自动探针台有何区别
手动探针台、半自动探针台和全自动探针台是三种不同类型的探针台，它们在使用类型、功能、操作方式和价格等方面都有所不同。 手动探针台是一种手动控制的探针台，通常用于没有很多待测器件需要测量或数据需要收集的情况下。该类探针台的优点是灵活、可变性高，易于配置环境和转换测试环境，并且不需要涉及额外培训和设置时间的电子设备、PC或软件。手动探针台系统只需要少量的培训，因此非常适合研发人员使用。 半自动探针
【Script】使用pyOpenAnnotate搭建半自动标注工具（附python源码）
文章目录 0. Background1. Method2. Code3. Example: 雄鹿红外图像标注3.1 选择色彩空间3.2 执行阈值3.3 执行形态学操作3.4 轮廓分析以找到边界框3.5 过滤不需要的轮廓3.6 绘制边界框3.7 以需要的格式保存 Reference 本文将手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具（包含详细步骤 + 源码），希望对
全自动绕线机和半自动绕线机的优势对比
很多人在产品选择加工设备的时候，都想采用全自动的设备。但是设备都有一定的适用范围，产品特点决定了选择的范围。另外我们在选择设备的时候要考虑投资回报的关系。有些产品采用半自动的设备比采用全自动的设备更方便。所以绕线机厂家就给大家分享一下全自动绕线机在半自动绕线机的区别。当我们了解了全自动绕线机和半自动绕线机的区别以后，我们再来看看应该选用什么样的设备。 全自动和半自动环形电感绕线机的比较。
Mybatis - 半自动ORM框架
文章目录 Mybatis1. 简介1.1 什么是Mybatis？1.2 持久化1.3 持久层1.4 为什么需要Mybatis？ 2. 第一个Mybatis程序2.1 搭建环境2.2 创建一个模块2.3 编写代码2.4 测试 3. CRUD3.1 select 查询3.2 insert 插入3.3 update 更改3.4 delete 删除3.5 ”万能的“Map 4. 配置解析4.1 核心
安装kubesphere-半自动安装版
因为使用官网的curl命令无法直接将kk工具下载下来.所以这里随手记录一下安装方法, curl -sfL https://get-kk.kubesphere.io | VERSION=v3.0.13 sh - 上面的事官网提供的curl将脚本下载下来,然后直接指定kk版本下载. 但是我的网络环境无论是否添加本地环境变量都无法将这个脚本拉下来, 所以我就直接使用网页将这个脚本下载下来.
21款奔驰GLS450升级23P驾驶辅助 半自动无人驾驶功能
辅助驾驶越来越多的被大家所青睐！为了提升驾驶安全性和舒适便捷性奔驰改装原厂半自动驾驶23P辅助系统，星骏汇小许Xjh15863 23P智能辅助驾驶系统还是很有必要的，因为在跑高速的时候可以使用23P智能驾驶的自动保持车速，保持车距，车道自动居中行驶以及自动变道等功能，加装23P智能驾驶可以有效缓解驾驶员的疲劳感。 23P驾驶辅助就是可以帮助你减轻大量的驾驶疲劳，让你无论是市区还是高速都能变
YOLOv8分割训练及分割半自动标注
YOLOv8是基于目标检测算法YOLOv5的改进版，它在YOLOv5的基础上进行了优化和改进，加入了一些新的特性和技术，如切片注意力机制、骨干网络的选择等。 本文以yolov8-seg为基准，主要整理分割训练流程及使用v8分割模型进行半自动标注的过程。 一、v8-seg训练 1.1 环境配置 github下载项目：https://github.com/ultralytics/ultralytics
半自动批量下载IEEE文献
因为一直在外边联合培养，无法使用学校的数据库，所以下载文献一下子从最简单的事情变成最复杂的事情。 首先想到的方法是学校放一台电脑，然后开teamviewer，远程操控，但公司和学校的双重烂网速让这件本来很简单的事情变得困难重重。 所以想到了绕个捷径通过http://sci-hub.cc/这个网站实现IEEE文献的下载。奔跑着歌颂一下这个俄罗斯大神搭建的网站，它可以让所有人通过该网站下载到大部分
12英寸双轴半自动划片机：颠覆传统划切工艺的五大优势
随着科技的飞速发展，半导体行业对精密划切设备的需求日益增长。在这篇文章中，我们将深入探讨12英寸双轴半自动划片机的优势，这种划片机在半导体制造过程中扮演着至关重要的角色。以下是这种划片机的五大优势。 一、高精度划切 12英寸双轴半自动划片机采用先进的数控技术，具备高精度、高稳定性的特点。这种划片机配备先进的传感器和控制系统，能够实现精确的划切位置控制和一致性的划切效果，有效提高产品的良
selenium等待元素加载、元素操作、执行js、切换选项卡、登录cnblogs（chrome）、抽屉半自动点赞
selenium等待元素加载 代码操作非常快 ⇢ \dashrightarrow ⇢ 有的标签还没加载 ⇢ \dashrightarrow ⇢ 找就找不到 ⇢ \dashrightarrow ⇢ 就会报错 设置等待：显示等待，隐士等待 # 找某个标签，如果找不到，最多等待10sbro.implicitly_wait(10) selenium元素操作 点击操作：click()
基于人工智能的高分辨率MRI直肠癌半自动分割技术
原题：Artificial intelligence–based technology for semi-automated segmentation of rectal cancer using high-resolution MRI 作者： Atsushi Hamabe,Masayuki Ishii,Rena Kamoda,Saeko Sasuga,Koichi Okuya,Kenji O
你知道什么是半自动驾驶系统吗
随着科技的不断进步，汽车行业正迎来一场革命性的变革。自动驾驶技术作为其中的核心创新之一，正逐渐改变着人们对于出行方式的认知。在此过程中，半自动驾驶系统扮演了关键角色，为实现全面自动驾驶铺平道路并带来更安全、便捷的出行体验。本文将深入探讨半自动驾驶系统的定义、功能、技术以及未来发展趋势。 第一部分：半自动驾驶系统的基本概念 半自动驾驶系统是指一种能够部分代替驾驶员进行车辆操作和控制的技术。它
YOLOv5进行半自动标注
背景：想利用自己收集的一些图片制作数据集进行训练，但是有8000多张，而且都是常见的检测出人就可以，所以想着利用YOLOv5的detect.py以及YOLOv5的原始权重YOLOv5s.pt进行半自动标注。 命令行： python3 detect.py --weights weights/yolov5s.pt --source data/detect --classes 0 --devi
机器学习数据集半自动标注制作流程
在制作机器学习数据集的时候，尤其是图片数据集的时候，可能会感到十分的繁琐，本文将介绍简化标注流程的一种思路。 1.收集数据集，清理数据集 2.手动标注部分数据集 3.将标注好的数据集用自己的模型训练 4.将未标注数据用模型进行预测，输出预测文件 5.将预测的数据重新导入标注工具，进行人工调整 接下来，介绍一个个人使用的，觉得比较方便标注工具CVAT 1.标注类型 边界框——识别追踪任务 多
win10系统 图像分割 半自动标注安装使用
分割的半自动标注 源码链接地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.4/EISeg 环境准备 cuda、cudnn、PaddlePaddle、Anaconda3 国内飞桨 使用框架：PaddlePaddle 官方地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/ 去官方安装合适的版本 卸载：
半自动的行人重识别数据标注算法Tracking + infomap
Fast-ReID系列文章目录 文章目录 Fast-ReID系列文章目录前言一、行人截取二、行人聚类聚类优化 前言 本人做行人重识别工程的数据准备过程。借鉴人脸的数据聚类清洗方法实现半自动行人重识别数据标注。 一、行人截取 使用行人跟踪算法，讲视频中行人截取出来: 使用yolov5 + deepsort 实现行人跟踪参考此方法Yolov5_DeepSort Git
飞浆EasyDL半自动标注语义分割及数据导出
写这一篇帖子实在是机缘巧合。导师让我手动标注一些图片，4000多张我寻思着我好歹也是学人工智能的，咋还能干这么不智能的事呢。然后就在CSDN上苦苦寻找了很多半自动标注的方法，说实话，都打不尽如人意，这里面我自己的原因占很大一部分，因为我小白也没用过label-me之类的。找了5,6个项目都不行，后来在一篇帖子深度学习图像-半自动和自动标注工具_u010451780的专栏-CSDN博客_半自动标注工
基于YOLOv5及labelImg的图形化半自动标注工具labelGo
2021.09.05更新 增加YOLO格式数据集一键转换为VOC格式的功能 —————————————————————————————————————————— 稍微转了一圈看了好多半标注工具，没看到有基于YOLOv5的，就自己拿labelImg和YOLOv5写了一个 Github地址：https://github.com/cnyvfang/labelGo-Yolov5AutoL
【懒惰就是生产力】目标检测数据集半自动标注
背景介绍 标注数据集对深度学习而言是很重要的一步，但是标注数据是一项枯燥乏味的工作，而重复劳动对人来说又是极痛苦的。在刚刚过去的第十七届全国大学生智能汽车竞赛中我们深有体会。为了减少工作量，笔者将半自动标注的方法运用于该比赛的数据集标注当中，大大降低了人力成本与时间成本，也让我们有足够的底气采集大量数据集。 项目简介 半自动标注是什么？ 人工标注少量数据 使用labelme或者labe
GO语言，半自动打怪
仅供学习参考，切勿用于商业用途 package mainimport ("fmt""github.com/go-vgo/robotgo""math/rand""time")const (taskNum = 7)type Task struct {Name stringSleepTime1 intSleepTime2 intFunc func()}func main(