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

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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 
    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