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与传统的监督学习算法不同，Efficient Teacher使用无标签数据进行训练，在训练过程中采用半监督学习方法。 xml 文件（因此在使用前它是空的）。以上图片文件和Annoation文件夹不是固定的，您可以根据自己的需要使用。这是一个基于labelImg和YOLOv5的半自动标注工具，利用现有的YOLOv5 PyTorch模型对数据集进行半自动标注。

将yaml 文件替换为您训练的权重和相应的配置文件。打开文件并输入要自动标记的类。您想要自动标记的图像存储在图像文件夹中。您想要自动标记的图像存储在“注释”文件夹中。 “干货”AI开源项目如YOLOv5的PyTorch实现、多视图3D人体数据集等。

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具体功能包括以下： TOOL LIST：自动标注：基于yolov5模型自动标注跟踪标注：利用opencv的跟踪功能自动标注视频数据放大镜：局部放大，有助于标注小目标，数据增强可开启关：随机使用平移、翻转、缩放、亮度、伽玛、模糊等手段增强图像查询系统：输入关键字即可获取详细描述信息。点击自动标注按钮，确认信息正确后选择训练好的yolov5 pytorch模型完成自动标注。

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Encord Annotate 支持一种基于微模型的新方法，微模型是针对特定用例仅在少数标签上进行故意过度拟合的模型。关注并star计算机视觉研究院公众号ID永不迷路ComputerVisionGzq学习群扫描首页二维码获取加入方法计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 主要贡献是提出半监督目标检测称为高效教师算法。

这是一个基于labelImg和YOLOv5的半自动标注工具。它使用现有的YOLOv5 PyTorch模型来半自动注释数据集。