yolo数据集标注软件安装+使用流程
目录
一、数据集标注软件
1.LabelImg
2.Make-sense
二、软件使用流程
一、数据集标注软件
1.LabelImg
LabelImg这个标注软件算是比较主流的数据集标注软件了,我也是查询了大多数软件推荐以及课程学习时up主所推荐基本都有这个,所以本人使用也是这个软件,下面是安装流程。
①下载LabelImg
直接到github下载并解压至自己想要的文件夹
https://github.com/tzutalin/labelImg
②安装LabelImg
使用Anaconda Prmopt进行安装,Anaconda的安装及pytorch安装(Anaconda自带python)可参考我之前的文章。
vscode+pytorch使用经验记录(个人记录+不定时更新)_道人兄的博客-CSDN博客_vscode使用pytorch
③打开Anaconda Prmopt,先cd去你所解压文件夹
cd E:\labelImg\labelImg-master #如果需要跳转c→E磁盘,直接先输入e:就可以了
④输入指令安装PyQt5,lxml
pip install PyQt5 lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
⑤安装好后添加resource
Pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
此时应该是没什么反应,因为这指令只是把Qt文件格式转为Python格式
⑥打开Lablelmg
python labelImg.py
⑦如果出现以下报错
Traceback (most recent call last):File "labelImg.py", line 29, in <module>from libs.resources import *
ModuleNotFoundError: No module named 'libs.resources'
到解压路径文件夹,找到resource.py文件,copy进libs文件夹中,重新⑤⑥步骤即可成功打开
2.Make-sense
Make Sense是一个在线标注的网站,也是yolo官方推荐的工具,大家不方便安装软件可以参考这篇文章,进行使用make-sense | 图像标注工具_YawQinse的博客-CSDN博客_make sense
labelImg :步骤稍微复杂了一点,先生成xml,手动转成txt。
个人觉得好用一些,从txt来看,其精度稍微高一点,尤其对于再训练的小目标
yolo_mark: 简单一些,直接在image图像里生成对应的txt。从txt来看,其精度稍微低一点
二、软件使用流程
1.设置view查看
自动保存模式:当你切换到下一张图片时,就会自动把上一张标注的图片标签自动保存下来,这样就不用每标注一样图片都按Ctrl+S保存一下了
显示类别:标注好图片之后,会把框和标签都显示出来
专家模式:这样标注的十字架就会一直悬浮在窗口,不用每次标完一个目标,再按一次W快捷键,调出标注的十字架。
2.修改自己想要的类别,在解压文件夹data-predefined_classes
3.导入图片
4.更改存放路径(如果格式是voc将格式改为yolo)
5.使用快捷键"W"进行标注,“a”“d”为上下张
6.最后一张标注完我们CTRL+s保存一下,就可以到对应保存lab路径查看
全文为个人使用期间记录,有错误都可评论交流指正
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