Labelme是一个开源的图像标注工具，由麻省理工学院（MIT）开发。它是一个在线的JavaScript工具，可以在任何地方使用，无需在电脑中安装大型数据集。此外，Labelme也可以在PyCharm中运行，方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如，可以通过修改相应的.py文件来实现汉化，将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外，Labelme的界面开发使用了图形开发工具QT Designer，这是一种可以集成到PyCharm中的工具，可以生成.ui文件并转换为.py文件，从而实现图形界面开发。在使用和研究Labelme的过程中，可能会遇到一些问题，例如转化为.exe文件时的路径不正确问题，需要根据提示信息修改程序路径；或者图片不能显示的问题，需要将图片转换为base64形式保存。这些都是PyInstaller需要完善的地方。总的来说，Labelme是一个强大的图像标注工具，适合在图像处理和机器学习等领域使用。 项目源地址：https://github.com/wkentaro/labelme/releases

利用MICE填补方法和统计填补Statistical对缺失数据进行填补（包含数据集），并在数值数据的MSE和RMSE以及分类数据的准确性 Accuracy方面对两者进行评估，完整内容可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125168248

人民日报的爬取数据集

农产品价格明细数据集、训练集

1、资源内容：yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

语言卫星程序集制作工具，该工具可以自动生成Express中没有的zh-CN的资源文件，并且可以将现有已汉化好的资源文件中的中文字符串保存为汉化字典。在版本升级的时候可以用汉化字典将新版本中没有汉化的资源文件汉化。并且，使用了Bing翻译器，可以讲单个资源文件中没有汉化的资源自动汉化，并保存到字典。同时，可以将资源项目编译。 工具中提供签名替换功能。将新编译的资源卫星文件的签名替换成原始程序集的签名。因此可以讲新编译的程序集应用到官方DLL程序集中。

车险理赔数据：包含了6w+样本 veh_value: 车辆价值 exposure: 保险时间 clm: 是否发生过索赔(1代表发生过，0代表未发生过) numclaims: 索赔次数 claimcst0: 第一次索赔的费用 veh_body: 车辆类型 veh_age: 车辆年龄 gender: 被保险人性别 area: 地区 agecat: 年龄类别

OASBUD数据只提供了一个.mat文件，想要使用这个数据集，需要将原始数据读取为图像，这里是数据读取的代码示例

yolo格式的二维码数据集，可用于训练商用级的二维码检测模型，搭配训练教程： https://blog.csdn.net/liuhao3285/article/details/120589835?spm=1001.2014.3001.5502。0积分下载地址：https://mbd.pub/o/CoderInCV/work

基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。