YOLO label tool的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

書中字有黃金屋 已經跟呼吸一樣重要的網路和手機論文書籍站 YOLO label tool

另外網站Open Source Multipurpose Multimedia Annotation Tool也說明：Current Open Source Labeling Tools: ... Labeling Tool. Draw Labels. (Editor) ... Export. - YOLO Format, Data Frame, CSV, Excel, JSON,.

國立臺北科技大學 電子工程系 賴冠廷所指導 余俊賢的 基於VoTT之高效能半自動人物標註 （2021），提出YOLO label tool關鍵因素是什麼，來自於Visual Object Tagging Tool (VoTT)、半自動標註工具、物件追蹤、多核心處理。

而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 丁信文所指導 林夆厚的 一種利用多次圖像掃描的連通元件標籤方法 （2021），提出因為有 圖像處理、邊緣運算、物件標籤化、現場可程式或邏輯陣列的重點而找出了 YOLO label tool的解答。

最後網站How to label custom images for YOLO - YOLO 3 - CloudxLab則補充：How to label custom images for Yolo with LabelImg ... We will use LabelImg to label images. LabelImg is available on mac, windows and unix.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了YOLO label tool，大家也想知道這些：

基於VoTT之高效能半自動人物標註

為了解決YOLO label tool的問題，作者余俊賢 這樣論述：

近年來Artificial Intelligence (AI) 技術日新月異，雖然有些成就早已遠勝於人類；但在用於AI模型所需之訓練資料的物件標註工作，目前主流尚以人工標註為主。例如本論文研究的無人機拍攝影片之人物動作標註，在無人機多角度與高低空拍攝的情況下，人工標註還是會優於AI 模型產生之標註。例如在高空拍攝的情況下，標註人員往往一眼就能辨識出渺小的人物，但AI模型尚不能完全辨識；或是廣告刊板的人物照片會導致AI模型誤判；又或是人物重疊則造成無法辨識等情況。但人工標也有其缺點，如重複性的工作還是會大大的降低人工標註的精確度，例如一秒30幀的影片，其標註人員必須重複性的一幀一幀的標註畫面上

出現的眾多人物，標註久了導致注意力降低因而增加標註錯誤率。有鑑於此，本論文在合適的標註工具基礎下，如VoTT [1] 下，再將開發出的半自動標註工具嵌入在VoTT內，以提升人員標註之效率。本論文使用OpenCV提供的CSRT tracker演算法再搭配本論文撰寫之多核心處理架構下之物件追蹤，用以執行在多角度與高低空拍攝之影片情境下進行物件追蹤，讓標註人員只需在標註一幀的情況下，即能將剩下的幀數之追蹤目標人物自動標註完成。經實驗驗證後，本研究之結果的確可大幅提升標註人員之工作的便利性與精確度。

一種利用多次圖像掃描的連通元件標籤方法

為了解決YOLO label tool的問題，作者林夆厚 這樣論述：

少子化及高齡化的衝擊下，勞動力缺口不斷擴大，許多產業無法聘用足夠的人力營運；近年來不少企業整合人工智慧(Artificial Intelligence，AI)技術與邊緣運算(Edge Computing)技術，不但減輕了企業對人事安排的負擔，也使從業員工減少部分繁瑣的工作。在過去，營業單位不論是貨品的點交亦或是庫存的清點都需要分配人力進行作業，如今通過人工智慧及邊緣運算技術的結合能夠使其自動進行部分作業，緩解了一部份營業單位的缺工壓力。通過圖像處理將原始圖像區分前景(物件)與背景後，並將其轉換為二值化(Binary)圖像，最終使用物件標記算法將不同的物件標上不同的編號，我們可以為圖像中的物件

進行相對位置分析、物件尺寸分析及計算物件數量，並衍生出清點產品數量等應用；在本論文中，結合鏡頭、顯示器與現場可程式化邏輯陣列(Field Programmable Gate Array，FPGA)裝置去進行圖像處理後為不同的物件進行標籤，在實際驗證中能得到正確的結果。

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