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明志科技大學 電子工程系碩士班 林義楠所指導 王建智的 搭載於邊緣運算平台上的口罩即時影像辨識系統 （2021），提出labelimg yolo格式關鍵因素是什麼，來自於邊緣運算、影像辨識、YOLOv5、派翠網路。

而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李文興所指導 李岳勳的 應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制 （2021），提出因為有 影像辨識、YOLO、物聯網的重點而找出了 labelimg yolo格式的解答。

最後網站神經網路學習之利用LabelImg對影像標注 - 有解無憂則補充：LabelImg 是一個圖形影像標注工具,它是用Python撰寫的,并使用Qt作為其圖形 ... 結束后，pic目錄如下圖所示,一個YOLO格式的txt檔案將與您同名的圖片保存 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了labelimg yolo格式，大家也想知道這些：

搭載於邊緣運算平台上的口罩即時影像辨識系統

為了解決labelimg yolo格式的問題，作者王建智 這樣論述：

由於COVID-19的流行，多數國家制定防疫規定，要求民眾在進出各個公共場所和搭乘大眾運輸前都務必佩帶口罩，但現今部分場所的出入口都是由人工的方式來檢查是否佩帶口罩，這種方式不但耗人力、耗時間且無法百分之百掌握每一位經過的民眾。因此，本論文研究一套邊緣運算平台上的口罩即時影像辨識系統，將傳統人工檢查的控管方式，改採用人工智慧來達成自動辨識控管的效果，為了達成此目的，本研究選擇Jetson Nano作為邊緣運算平台，而Jetson Nano是一款搭載人工智慧平台的嵌入式系統，可用於物件偵測和圖像分類等應用，並於邊緣運算平台上運行Ultralytics LLC公司所開發一款採用PyTorch框架

的YOLOv5模型，其具備速度快、準確度高和體積小之特色。模型訓練結果AP(平均精確率)達0.928、mAP(全部類別AP取平均值的平均精確率)達0.858、單一類別辨識平均約0.016秒、訓練模型檔案大小約3.8MB、辨識距離最遠約8公尺、辨識人臉轉動角度最大約90度。最後，藉由一種基於數學理論、圖形化特性的系統建模工具Petri Net對系統架構進行建模與驗證，確保系統具有健全的準確度和完整度。

應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制

為了解決labelimg yolo格式的問題，作者李岳勳 這樣論述：

本研究應用YOLOv4（You Only Look Once）類神經網路演算法搭配Darknet神經網路框架及OpenCV函式庫所實現一影像辨識系統，將鏡頭、燈光與空調結合物聯網系統，利用電腦與鏡頭做連線並架設一Websocket伺服器，搭配調光控制模組與LED驅動器調整燈光強弱與開關，空調部分使用紅外線學習模組，學習冷氣的指令。本研究先透過鏡頭獲取即時畫面，偵測出畫面中人的位置以及人與鏡頭之距離並且計算人的數量，利用偵測到之人的位置與數量，來調整燈光與空調之設定。研究結果發現，模型訓練結果顯示人體模型mAP最高是55%，人臉模型mAP最高是54%，在人數偵測實驗中，遠距離場景在五次實驗中有

兩次誤差一人而近距離場景在五次的實驗中有一次誤差一人，在距離偵測實驗中人臉模型誤差值約0.05 ~ 0.2 m，人體模型誤差值約0.15 ~ 0.3 m，而在位置偵測實驗中，成功辨識出該區域是否有人。實驗結果顯示，本系統可偵測出一空間中人的數量與位置，並針對人數與位置分別對該空間中的空調與照明進行控制與調整。

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