制作图像数据集_安装labelimg

为了做目标检测任务，我使用了yolov3模型。

这里尝试了两个代码：

1.这位小哥哥是个大神，在csdn上有他的博客，在b站上也有他的教学视频（私信问问题还给我回复了 感动555）。各种算法都有，使用tf和pytorch搭建，yolov3只是其中一个。https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch

2.这个就经典的官方源码了，已经更新到yolov5，但有同学以及网上的说使用v3就已经足够了。奈何我是彩笔，还没有深入了解，只会抄抄代码。

https://github.com/ultralytics/yolov3

---

但深度学习中，数据集的构建至关重要。使用手动标注的话，labelimg是首选。

目标检测：labelimg（标方框）

语义分割、实例分割：labelme（一般标多边形）

智能标注有：百度的BML（自己标注30%，智能标注剩余的70%）https://ai.baidu.com/bml/、国外的网站https://segments.ai/（使用超像素分割，感觉不太好用，没有继续尝试）。

安装labelimg没有像安装labelme一样简单（在anaconda的环境里用pip或者conda就安装成功），所以建议使用打包好的exe文件。

https://github.com/tzutalin/labelImg/releases

最近的是v1.8.1，建议就用最近的。v1.2都不能用快捷键。。。

---

参考：

https://blog.csdn.net/weixin_36369564/article/details/87903695