资源推荐：几款深度学习图像标注工具

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对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型，但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作，下面介绍几个图像标注工具：

Obejct Detection tools-collections

[roLabelImg]

(https://github.com/cgvict/roLabelImg):

可以标注带角度的框

[Yolo_mark]

(https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark):

标注YOLO格式的数据

[darknet_scripts]

(https://github.com/Jumabek/darknet_scripts):

darknet anchors聚类脚本

[Bbox-label-tool]

(https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool):

标注正框

[video_labeler]

(https://github.com/hahnyuan/video_labeler)

[semantic-segmentation-editor]

(https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor)

[cvat](https://github.com/opencv/cvat)

专栏简介：码上一课每日不定时更新，更新内容主要为人工智能与深度学习领域的论文开源源代码，用知识修炼心灵，以智慧对话世界，在这里，持续感受人工智能技术的魅力。

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