一、选题的背景与意义近年来，作为人工智能的核心技术，深度学习在图像、语音、文本处理等领域取得了大量关键性突破。作为深度学习的必经环节，数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。随着人工智能的兴起，深度学习、机器学习等人工智能领域对数据标注的需求度越来越高，数据标注的重要性也不断凸显，但是其在发展过程中也面临着一些挑战和问题。比如，尽管数据标注工具能够在一定程度上帮助标注员完成标注任务,但是整体的标注效率仍然较为低下。此外，现有数据标注平台普遍采用众包模式来分配标注任务、造成标注结果的质量层次不齐,影响算法模型的准确性。同时，基于众包模式的数据标注任

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。1.数据标注面临的问题(特别是基于BEV任务）随着基于BEVtransformer任务的兴起，随之带来的是对数据的依赖变的越来越重，基于BEV任务的标注也变得越来越重要。目前来看无论是2D-3D的联合障碍物标注，还是基于重建点云的clip的车道线或者Occpuancy任务标注都还是太贵了(和2D标注任务相比，贵了很多)。当然业界里面也有很多基于大模型等的半自动化，或者自动化标注的研究。还有一方面是自动驾驶的数据采集，周期太过于漫长，还涉及到数据合规能一系列问题。比如，你想采集一个平板车跨相机的场景，或者一个车道线城市多变少，少变多的场景，就需要

导读今天主要为大家详细介绍X-AnyLabelingv2.3.0版本近期更新的一些功能和新特性，同时也借此机会分享下这半年多下来的开源心路历程。首先，提到图像标注软件，可能许多从事计算机视觉相关领域的研究人员及从业者脑海中第一印象便会想到由MIT开源的主流标注软件：LabelMe，又或者是LabelImg和CVAT等耳熟能详的主流标定软件。可能细心的读者会像，既然有了这么成熟的工具，那花那么多精力重新设计和开发这样一款软件的意义是什么呢？我的答案最早也是：Yes。在设计X-AnyLabeling之前，包括笔者本人我也是基本在通过上述几款主流工具来解决日常的业务需求。这最开始也跟笔者从事的岗位性

创建地图假设已经正确引入了高德地图，这里使用2.0版本，注意了，1.4.x版本的使用和2.x版本的使用方式不一样。有很多地方不兼容哦。话说3D效果这一块，高德是真比不上百度地图哦，要不是项目一直用的高德地图，怕影响数据，就真想换百度地图了。百度地图有很多地方，地级市县都有3D效果了，但是高德没有。高德只有省会城市有3D楼引入高德地图还需要加上Loca版本，plugin插件里面也要包含Map3D插件。可以参考这里[vue使用amap-jsapi-loader加载高德地图]然后我们创建地图。注意这次我们是要绘制3D楼房，所以初始化地图时必须指定viewMode:‘3D’这里还加个小小的效果，旋转地

第一步对数据进行标注，我用的是自动标注（我就是想把图像剪裁一下），代码来自这里自行下载。解压得到是这个文件夹，需要的环境我不知道，但是我的换进是可以运行的，我就简单说说（只是大概，多句嘴，建议一个项目一个虚拟环境，我全部弄一起了，啥都用一个换进，就很是麻烦）：1.1数据：如果自己不会改代码，不知道路劲怎么弄就，就怪怪的把数据放进文件夹\auto_label\images1.2代码权重自己找找看，这会影响标注的效果我用的是原来的代码中是另一个，比较小，标注的不是很好，自己找一个好的，能自己训练最好。1.3标注的类我只是标注一类，所以在gen_xmlj.py的117行加上一个判断，就可以了，自己找

这里主要是搬运一下能找到的labelme标注的json文件数据转成coco数据集格式（可处理目标框和实例分割）的代码，以供需要时参考和提供相关帮助。1、官方labelme实现如下是labelme官方网址，提供了源代码，以及相关使用方法，包括数据集格式转换，要仔细了解的可以细看。网址：https://github.com/wkentaro/labelme其中，官网也提供了打包成exe可执行文件的方法。如果自己使用后有其他可改进的想法，可以尝试看源码修改增加相关功能，然后打包成exe可执行文件，使用会更方便。可以看到相关工作的介绍，里面提供了把实例分割标注文件转成COCO格式的功能。网址：http

文章目录前言一、为props标注类型使用非二、为emits标注类型使用非三、为ref()标注类型默认推导类型通过接口指定类型通过泛型指定类型四、为reactive()标注类型默认推导类型通过接口指定类型五、为computed()标注类型默认推导类型通过泛型指定类型六、为事件处理函数标注类型七、为provide/inject标注类型八、为dom模板引用标注类型九、为组件模板引用标注类型小结前言要说今年最热门的前端技术，Vue3和TS绝对榜上有名了。今天就给大家分享一下如何在Vue3组件中结合Composition-Api使用TS类型。如果有不会或者不熟的小伙伴，一起学起来吧！一、为props标注

博客转自于:Labelme分割标注软件使用1.Labelme的使用这里建议大家按照我提供的目录格式事先准备好数据，然后在该根目录下启动labelme（注意启动目录位子，因为标注json文件中存储的图片路径都是以该目录作为相对路径的）├──img_data:存放你要标注的所有图片├──data_annotated:存放后续标注好的所有json文件└──label.txt:所有类别信息1.1创建label标签文件虽然在labelme中能够在标注时添加标签，但我个人强烈建议事先创建一个label.txt标签（放在上述位置中），然后启动labelme时直接读取。标签格式如下：__ignore___ba

逐行代码讲解Kmeans++算法的原理及其实现，后续将更新该算法的进一步优化的代码的讲解目录一、什么是Kmeans++算法二、Kmeans++算法原理三、Kmeans++算法代码解析四、总结一、什么是Kmeans++算法        K-means算法的优点是简单易实现，计算效率高，适用于大规模数据集。K-means算法的缺点是需要事先指定聚类个数k，而这个参数往往难以确定；另外，K-means算法对初始聚类中心的选择敏感，不同的初始聚类中心可能导致不同的聚类结果；而且，K-means算法容易陷入局部最优解，即不能保证找到全局最优解。        为了克服K-means算法对初始聚类中心选

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。24年1月论文“DepthAnything:UnleashingthePowerofLarge-ScaleUnlabeledData“，来自香港大学、字节、浙江实验室和浙江大学。这项工作提出了DepthAnything，这是一种用于鲁棒单目深度估计的解决方案。目标是建立一个简单而强大的基础模型，在任何情况下处理任何图像。为此，设计一个数据引擎来收集和自动注释大规模未标记数据（～62M），从而大大扩大了数据覆盖范围，这样能够减少泛化误差，从而扩大数据集的规模。作者研究了两种简单而有效的策略，这两种策略使数据增强更有希望。首先，利用数据增强工具创建