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國立宜蘭大學 電機資訊學院碩士在職專班 莊鎮嘉所指導 陳柏升的 智慧化地磅站之研究-以蘇花改為例 （2021），提出labelimg無法開啟關鍵因素是什麼，來自於蘇花改公路、尺寸估測、YOLO、影像測量、物件偵測。

而第二篇論文亞洲大學 生物資訊與醫學工程學系 許承瑜、王昭能所指導 陳彥名的 應用深度學習於吳郭魚新鮮度之辨識 （2018），提出因為有 魚類新鮮度、深度學習、單樣本多邊框檢測器、品質管理的重點而找出了 labelimg無法開啟的解答。

最後網站AIOT 邊緣運算工作坊- Cupoy - AI共學社群則補充：知識地圖– 使用LabelImg 進行物件標注LabelImg 下載與安裝重要知識點選擇正確的標註格式(YOLO) LabelImg 如何框選物件參考影片連結...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了labelimg無法開啟，大家也想知道這些：

智慧化地磅站之研究-以蘇花改為例

為了解決labelimg無法開啟的問題，作者陳柏升 這樣論述：

蘇花改自108年1月17日開放大貨車通車以來，扮演著地方大貨車運輸、民生產業鏈的重要一環。然而「超尺度車輛」及「載運危險物品車輛」是開放大貨車通行後，一直以來的重點執法項目之一。蘇花改的地磅站是隧道群為維護隧道安全之重要隘口，以往皆採用人工操作、目視等傳統式方式進行執法，執法方式耗時且不精確，且難以依此作為執法單位製單舉發之用。 本研究旨優化地磅站之智慧化辨識：1、自動辨識危險車輛圖示並產生告警。2、雷達與影像自動取得大貨車之長寬高數值。3、車側核定重量畫面影像擷取。4、超尺度影像擷取。 本研究採用Lidar技術的感測器來描繪車輛外型，得到車體之長、寬、高數值。另採用邊緣偵測、

yolov3物件演算法、搭配神經網路框架及opencv像素比例推算進行實驗。結果顯示，提升目前禁止通行車輛種類的智慧化辨識率取得顯著成效，可有效節省人為操作時間，並能大幅度解決無法快速得知大貨車核定重量及後方危險運輸圖示之問題，亦包含：載運危險物品車輛辨識、車側核定重量影像擷取、超長、超寬、超高等超尺度辨識。本研究成果得以解決目前地磅站難以目視大貨車車側核定重量及低效率辨識該車輛之車長、車寬、車高之問題，並輔助目前地磅站執法單位製單舉發之執法依據，俾供後續用於車輛公路行駛的安全性判斷與違規偵測之參考。

應用深度學習於吳郭魚新鮮度之辨識

為了解決labelimg無法開啟的問題，作者陳彥名 這樣論述：

因魚類不新鮮所造成之疾病嚴重威脅人類健康，即使現代資訊科技日新月異，但對普通民眾而言，判斷魚類新鮮度仍是基於人工觀察，對於經驗不足民眾則難以進行判斷，這使得台灣每年食物中毒人數可達數千人之多。本研究基於Single Shot MultiBox Detector(SSD)神經網路提出一種應用方式來解決判斷魚類新鮮度的議題，為達成此目的，我們準備400張圖片作為訓練數據，分為新鮮與不新鮮各200張照片進行訓練，並將新鮮定義為購買後立刻拍攝之影像，不新鮮定義為室溫放置24小時拍攝之影像，標記特徵後使用SSD演算法對新鮮與不新鮮共400張圖片進行訓練，藉此通過深度學習技術自動判斷魚類是否新鮮。並通過

此技術，輔助民眾篩選魚類，降低疾病發生率。而根據本研究實驗測試結果，證明此方法可確實達到判斷魚類是否新鮮的效果，並且在經過測試後可達到80.9mAP的準確度。

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