制作自己的訓練數(shù)據(jù)集之圖像標注工具labelimg和labelme

分類：互聯(lián)網(wǎng)熱點編輯：小新瀏覽量：493

2020-07-20 13:33:06

第在深度學習中，學會制作自己的數(shù)據(jù)集然后進行模型訓練是一個很重要的步驟，這里教大家下載安裝使用兩種制作自己的數(shù)據(jù)集的標注工具labelimg和labelme。前言首先簡單介紹一下這兩種工具，labelimg工具主要用于在目標檢測，而 labelme工具圖像分割領域制作自己的數(shù)據(jù)集，我們可以用labelimg用于制作自己的數(shù)據(jù)集訓練像YOLOv3和YOLOv4目標檢測模型，而用labelme可以自己制作像MaskRCN N模型做圖像分割訓練需要的數(shù)據(jù)集。目標檢測如下圖：目標檢測和圖像分割如下圖：話不多說正式開始下載安裝使用。labelimglabelimg是采用Python語言編寫的，界面用Qt設計的，所以首先就是安裝pyqt5。第一步：打開Anaconda Prompt 首先創(chuàng)建一個用于標注數(shù)據(jù)的py35單獨環(huán)境名為label的環(huán)境，當然也可以用 Anaconda Navigator 界面程序來創(chuàng)建。第二步：查看創(chuàng)建環(huán)境是否成功并激活環(huán)境第三步：添加鏡像源下載并安裝Pyqt5和labelimg，這里使用豆瓣源pip install pyqt5 -i https://pypi.douban.com/simple/pip install labelimg -i https://pypi.douban.com/simple/第四步：安裝完后，輸入命令labelimg，即可打開標注工具界面進行數(shù)據(jù)標注第五步：打開你想要標注的數(shù)據(jù)集圖片進行標注即可，記住每標記完一張記得保存，具體操作如下:在我們進行標注時，我們可以在Anaconda Prompt中實時查看到標注情況。第六步：標注完所有圖像之后就可以查看標記結果了，注意這里我們進行標注時有兩種標記數(shù)據(jù)的格式一種是PascalVoc,另外一種是YOLO，這里以常見的VOC數(shù)據(jù)集格式進行標注，最終得到以xml格式的標注數(shù)據(jù)。Voc數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)格式,包含對象名，標記框的基本信息。至此，用labelimg制作數(shù)據(jù)集的過程到此結束，就可以去訓練YOLO的模型了。labelmelabelme安裝過程和labelimg大致都是一樣，只需把上述第三步不換成pip install labelme -i https://pypi.douban.com/simple/。這兩個工具可以同時存在一個環(huán)境之中，也就是說如果已經(jīng)成功安裝上其中一個，只需執(zhí)行第三步即可成功安裝另外一個，沒有安裝的話，簡要步驟如下：1.Anaconda Prompt中創(chuàng)建一個環(huán)境conda create --name=labelImg python=3.62.激活進入剛建立的新環(huán)境，conda activate labelImg3.安裝界面支持pyqt5包pip install pyqt5 -i https://pypi.douban.com/simple/4.下載安裝labelmepip install labelme -i https://pypi.douban.com/simple/5.輸入命令labelme，就可以啟動程序進行數(shù)據(jù)標注如圖所示，我們可以進行矩形標注、點標注、以及圓形標注等多種格式進行標注，界面的上的按鈕的作用和labelimg類似，這里不再贅述。相對于labelimg，我們可以以多種形式進行數(shù)據(jù)標注，如下圖標注完后進行保存save，圖片上標注的信息將以json文格式將進行保存，如下圖：至此用至此，用labelimg制作數(shù)據(jù)集的過程到此結束！總結：labelimg標注完數(shù)據(jù)之后以.xml數(shù)據(jù)的格式進行保存，只能創(chuàng)建矩形框更加適用于目標檢測制作數(shù)據(jù)集，如YOLO，而labelme以.json文件的數(shù)據(jù)格式進行保存，可以創(chuàng)建多種類型的邊框進行標注，適用于圖像分割，如MaskRcn n。 ·END·微信號：碼農(nóng)的后花園長按識別關注哦整理不易，點個好看再走唄

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