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LCFinder 0.3.0 Beta 发布,图像标注与目标检测工具
阅读量:5966 次
发布时间:2019-06-19

本文共 789 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

  hot3.png

LCFinder 0.3.0 Beta 发布了,LC-Finder 是一个支持图像标注和目标检测的图片管理工具,由 C 语言编写,基于 LCUI 和 LCUI.css 开发。

更新日志如下:

  • 添加图像识别功能
  • 添加图像标注功能
  • 优化缩略图列表的渲染性能

更新后的 LCFinder 已经不是之前那个自称轻量、跨平台的图片管理工具了,由于添加了图像识别功能,检测器用到的预训练模型文件体积都很大,所以不算轻量,再加上这个功能又依赖 darknetlib 库,而 darknetlib 还未添加 Linux 端的构建脚本,因此只支持在 Windows 构建,不算跨平台。

界面性能优化

更新了 LCUI 版本,现在加载四万张缩略图不再会长时间未响应了。

图像标注

图像标注界面可在图片查看器里找到,目前只提供了简单的矩形边界框标注,点击添加标记然后再拖拽边界框即可完成标注。

图像识别

在设置界面中可以找到“检测器”的相关设置项,点击检测任务的“开始”按钮即可开始检测图片源中的全部图片,检测过程中会自动标注已识别的对象,检测速度受到你的机器的硬件性能影响。在发行版的附件中有提供三个版本:普通版本、GPU 加速版本、基于 GPU 加速的 cuDNN 深度神经网络库的版本,你可根据实际情况选择。

原计划是单独添加一个界面来操作的,但限于作者的设计能力,暂时只能将这些功能放到设置界面里,如果你是一位审美独特且懂设计的程序员,可以考虑给作者提供一些设计上帮助。

后续更新计划

添加训练功能:网络上的一些预训练模型都比较通用,有些人会有训练专用模型的需求,要是有图形化的界面来管理模型训练任务的话会方便很多,省去查资料、改源码和重新编译的麻烦,毕竟网络上有些文章还在介绍如何通过改源码、配置、重新编译等操作来训练模型。如果你熟悉 darknet,有训练过目标检测模型可以帮助我们完善 

转载地址:http://dqtax.baihongyu.com/

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