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LabelMeToolbox
- LABELME是MIT开发的图像标注软件-LABELME MIT is the development of image tagging software
LabelMeToolbox
- labelme:a database and webbasetool for image annotation
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AdaBoost_weaklearner_1
- adaboost分离器的详细程序，里面有训练和识别-AdaBoost separator detailed procedures, which have the training and recognition
LabelMeToolbox
- labelme:a database and webbasetool for image annotation
LabelMeToolbox
- labelme toolkit application
LabelMeToolbox
- LabelMe is a WEB-based image annotation tool that allows researchers to label images and share the annotations with the rest of the community
LabelMeToolbox
- LaberMe Toolbox. Toolbox for using labelme images.
cvpr08_testset.tar
- ere is the subset of LabelMe used in the paper: Tomasz Malisiewicz, Alexei A. Efros. Recognition by Association via Learning Per-exemplar Distances. In CVPR, June 2008. Several things to note: 0.)The
demo_xml2mat
- 注释文件格式的转换，labelme手工注释生成的注释文件与pascal数据集给出的注释文件格式相同，但是文件内部结构存在差异，labelme生成的注释文件无法直接给pascal使用，自己写的一个格式转换文件，可以将labelme和pascal的注释文件互相转换，以便使用pascal自带的注释文件读取函数。-Annotation file format conversion, document annotation file commen
Image-Annotation
- 目前主题回归多模式潜在狄利克雷分配（tr-mmLDA），一个新颖的统计主题模型的图像和视频注释的任务。 在我们的新注释模型的核心是一种新颖的潜变量回归方法来捕获图像或视频特征和注释文本之间的相关性。 我们的方法不是在两个数据模态之间共享一组潜在主题，如在对应关系LDA的公式中，我们的方法引入了回归模块来关联两组主题，其捕获更一般的关联形式，并允许主题的数量 2个数据模态不同。 我们证明tr-mmLDA对2个标准注释数据集的功率：一个50
labelme-master
- 麻省理工(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发的图像标注工具labelme(Image annotation tool labelme developed by Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) of MIT)