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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。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。 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。 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。

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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。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。

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。

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