[2] LabelImg图片标注 与 YOLOv3 网络训练 (待补充)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了[2] LabelImg图片标注 与 YOLOv3 网络训练 (待补充)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
LabelImg是一个图形图像注释工具。
它是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面。
注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式。Besdies,它也支持YOLO格式
LabelImg Win&Linux版 下载 https://tzutalin.github.io/labelImg/
LabelImg 操作描述 https://github.com/tzutalin/labelImg
Steps (YOLO):
(注意不同的网络标注形式可能不相同,具体请参考 上面 LabelImg Github操作描述)
1.用 data/predefined_classes.txt 定义你将要进行训练的分类名
2.点击Save下面的双箭头号,切换到YOLO
3.单击左侧的“Change Save Dir” 设置xml文件存放目录(目录不要有中文)
4.使用 Open/OpenDIR 来选定待标记的 单个或多个图片。
5.点击“Create RectBox” 进行标注(单击W也可以标注), 单击并释放鼠标左键以选择要注释矩形框的区域,右键拖动矩形框进行复制或移动
6.完成最后一张图片后,需要单击SAVE (Ctrl+S保存),按a前往上一张图片,按d前往下一张图片
标注完之后,一个文件夹一个放图片,一个放标注好的.XML文件,后续还需要把.xml文件转为.txt格式。以下就是自己的数据集, 注意: 每个分类的标注数据样本至少100个
待 补 充
https://blog.csdn.net/john_bh/article/details/80625220
https://www.cnblogs.com/ruiyang-/p/10222177.html
https://www.cnblogs.com/tango1221/p/10084969.html
https://www.cnblogs.com/MY0213/p/9829581.html
以上是关于[2] LabelImg图片标注 与 YOLOv3 网络训练 (待补充)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
完整目标检测项目流程——从使用LabelImg标注到使用YOLOv5训练测试
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