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我正在尝试在 Windows 中安装 LabelImg 以对我的图像进行注释。我正在按照https://github.com/tzutalin/labelImg#windows中的步骤进行操作。我已经安装了 PyQt4 和 lxml。但是在尝试运行此命令时：

它给出了这个错误：

C:\Users\Manoj\Downloads\labelImg-master\labelImg-master>pyrcc4 -o resources.py resources.qrc 'pyrcc4' 不是内部或外部命令、可运行程序或批处理文件。

当我尝试使用 pip 安装时，它会出现此错误：

C:\Users\Manoj\Downloads\labelImg-master\labelImg-master>pip install labelImg 收集 labelImg 使用缓存的 labelImg-1.3.4.0.tar.gz 命令 python setup.py egg_info 的完整输出：Traceback（最近一次调用最后） ：文件“”，第 1 行，在文件“C:\Users\Manoj\AppData\Local\Temp\pip-build-3ew1c3zy\labelImg\setup.py”，第 7 行，在 readme = readme_file.read() 文件中c:\python35\lib\encodings\cp1252.py"，第 23 行，在解码返回 codecs.charmap_decode(input,self.errors,decoding_table)[0] UnicodeDecodeError: 'charmap' codec can't decode byte 0x90 in position 4800 : 字符映射到

---------------------------------------- 命令“python setup.py egg_info”失败C:\Users\Manoj\AppData\Local\Temp\pip-build-3ew1c3zy\labelImg\ 中的错误代码 1

（其中一张无效的图片）

我正在使用 labelImg ( https://github.com/tzutalin/labelImg ) 来注释 2 个类的图像。我有大约 2000 张图像，一切正常，直到图像 681 和之后的所有图像，我得到这个错误：

看到这个错误，我转到文件 libs/yolo_io.py，并让它打印 imgSize，我收到了诸如 [0,0,3] 之类的数组。但我不知道如何修复它，因为我的图像似乎有正常尺寸。

（我还在https://github.com/tzutalin/labelImg/issues/386上评论了同样的错误）

这是发生错误的文件：

我现在正在研究一个分类问题，并尝试在网上做所有事情，而不必访问我的本地机器。因此，我已将数据添加到驱动器并将驱动器安装在 Colab 上。现在我想注释我的数据并决定使用LabelImg注释器。我将 git 克隆到 Colab 并尝试按照步骤建议的方式启动它。但是我遇到了一个错误。尽管查看了其他类似的答案，但我无法解决问题

克隆和启动的代码：

错误（连同编译说明）：

我标记了一堆图像，用于训练一个 Faster-RCNN 网络，用于一个类的对象检测。每个图像上大约有数百或数千个此类对象。我必须给它们都贴上标签吗？

现在我在每个图像上标记了大约 20 到 80 个对象实例。因此，我选择了我认为易于识别的对象。

当我开始用这个数据集训练网络时，损失在 0.9 到 20,000,000 之间

通常损失应该变小，但在我的情况下它会减少并且具有极高的峰值。

我想在 python 3.7 中为 mac OS 安装 labelImg。这是回购：https ://github.com/tzutalin/labelImg

我已经通过“pip3 install pyqt5 lxml”成功安装了以前的模块。克隆了repo，进入文件夹'labelImg'，但只有'make qt5py3'不起作用..

但是当我执行'make qt5py3'时，我得到了错误

我可以在这里做什么？什么可能导致了这个问题？

我正在尝试为 Tensorflow 对象检测 API 安装 lalbelImg。

一切顺利，直到我尝试运行命令：

它给了我错误：

我在 Windows 10 上并且有 Python 3.5.4

我正在关注 tzutalin 的 Github 上的 windows 教程。

链接：https ://github.com/tzutalin/labelImg#user-content-windows

PS：我不使用 Anaconda。

在此处输入图像描述 我已经修改了 label.txt & tiny-yolo.cfg 但它仍然显示 AssertionError: labels.txt and cfg/yolov2.cfg 指示不一致的类号

我正在尝试编写一个数据集来检测足球运动员、球等。在足球比赛中，我正在使用 alexeyAB Darknet 框架，

因此，在每张图像的标记阶段，至少有 8 名球员一个球和其他东西，在某些时候考虑这样一个事实是合乎逻辑的，即每个球员我会有足够的实例，但对于球和守门员来说还不够例子，

所以我可以只标记有界框球和其他事情，避免与球员一起做，以免浪费时间吗？

我在使用 google colab 时遇到了一些问题：

当我尝试用 编译暗网时LIBSO=1，#define TRACK_OPTFLOW我收到此错误消息：

然后我将丢失的 .hpp 文件添加到 colab 内的新 opencv2 文件夹中，但我遇到了另一个问题，

我想这是一个 Colab 的问题，

Watson Studio（Visual Recognition Custom Model）上的上述错误可能是什么原因。

每当我在 watson 工作室上为训练自定义模型标记图像时，标记会在某个点停止，这会导致空白页。 我该如何解决这个问题，这可能是什么原因..？