分类和目标检测Labelme标注教学

本期讲一下图像分类以及目标检测的Labelme标注教学。
Labelme的安装参见语义分割与实例分割 Labelme标注教学

1.图像分类

在这里插入图片描述
待分类的图片数据放在data_annotated文件夹下,flags.txt的内容如下:
在这里插入图片描述
进入data_annotated所在的文件夹,在命令行输入以下代码实现图像分类标注:

labelme data_annotated --flags flags.txt --nodata

分类和目标检测Labelme标注教学_第1张图片
标注好以后,目录如下:
分类和目标检测Labelme标注教学_第2张图片

2.目标检测

2.1数据标注

与语义分割一样,labels.txt内容如下:
分类和目标检测Labelme标注教学_第3张图片
__ignore__和_background_必须要有,其余是图像数据包含的类别。

进入data_annotated所在的文件夹,在命令行输入以下代码实现图像目标检测标注:

labelme data_annotated --labels labels.txt --nodata --autosave

2.2 标注格式转换

进入labelme\examples\bbox_detection 文件夹,有支持转换VOC 格式的代码

cd/d D:\chingi\labelme\examples\bbox_detection

# It generates:
#   - data_dataset_voc/JPEGImages
#   - data_dataset_voc/Annotations
#   - data_dataset_voc/AnnotationsVisualization
python ./labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt

分类和目标检测Labelme标注教学_第4张图片
转换格式后,会在data_dataset_voc 文件夹中会看到以下文件:
分类和目标检测Labelme标注教学_第5张图片

参考目录

https://github.com/wkentaro/labelme

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