MaskRcnn(一)数据采集与标注

数据采集

  • 一、图像采集
    • 1、方案设计
    • 2、采集过程
    • 3、图像命名
  • 二、数据清理
  • 三、数据标注
    • 1、目标检测
    • 2、实例分割
      • 准备工作
      • 开始标注

一、图像采集

1、方案设计

为了让采集的数据更加均衡,更符合实际需求,得先写好采集方案。根据不同需求进行合理安排,比如说如果实际问题遮挡比较严重,就得采集一些遮挡的数据集;如果是要解决小目标实例分割,就得采集包含小目标的图片。里面各个种类图片数量尽量接近,不能出现一种物体采集的很多很多,而某一种只有几张图片。合理的方案才能采集好的数据集。

2、采集过程

采集可以用好一点的摄像头,也可以直接用手机进行拍照,当然也可以直接录制视频,后期把视频逐帧转换为图片就行,图片大小根据需求进行调整,光照条件等其他因素可适当调整,增强数据集的多样性,但也要确保数据集的可靠性。

3、图像命名

同一文件下图像不能重名,可以根据需求进行图像命名,但尽量简单,用数字表示也可以,最简单的命名1,2,3这样的,就是拍一张照累加一,持续命名,而如果需要区分图像中的物体,比如说不同种类苹果,可以把每一个种类用一个编号表示,名字和图像中物体位置对应,这得根据实际需求来进行,主要还是为了后期的标注方便点。

二、数据清理

1、可以删除一些重复度比较高的图片,这个可以肉眼看,也可以自己写个代码判断重复度高不高,去删除,减少一些工作量,一劳永逸,但代码应该不是那么好写。
2、删除那些比较模糊的图片。
3、删除那些不好标注的图片,比如说某物体只露出个边边角角,肉眼都分辨不出那是啥的。
4、删除那些对你的任务没有帮助的图片。

三、数据标注

1、目标检测

推荐labelimg,其实也可以进行Ai标注,比如说我见过的有那个用yolov5训练的coco数据集上的80类的预训练模型进行标注的,不过只限于那车人鸟船啥的,也可以自己先标记一点图片,然后先用目标检测算法训练出一个模型,用这个模型预测下其余图片,生成标签,然后修改标签就是。
labelimg的话好像不用安装,我这给出网盘链接。
链接:https://pan.baidu.com/s/1JQpKDtweweshdZraa9olCw
提取码:03gn
github上可下,很多分享使用教程的。

2、实例分割

labelimg,这个最常见,还有一些在线的标注,这里主要介绍一下labelme。
首先安装Anaconda,可到我这篇博客下载下Anaconda:
https://blog.csdn.net/sjjsbsbbs/article/details/119853477?spm=1001.2014.3001.5501.

准备工作

① 创建一个labelme的虚拟环境

conda create -n Labelme python=3.6

② 进入到该虚拟环境中

activate Mask_Rcnn

③ 安装一些必要的包

pip install pyqt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip不行的话可以用conda

conda install pyqt
conda install pillow

④ 安装labelme
可以指定版本安装,老的版本和新的版本有一定的区别,比如说处理后得到的yml文件会不同,有的版本甚至不会生成yml文件。有的版本不太好标同一类的不同实体,而有的比较好标,有的版本所有标签颜色一样,有的五颜六色,好吧,这个不重要。。。
安装指定版本

conda install labelme=3.16.2

安装最新版本

conda install labelme

⑤、开始标注
直接输入:

labelme

就会打开labelme了。
MaskRcnn(一)数据采集与标注_第1张图片

开始标注

① 先打开图片的文件夹,选择那个Open Dir,指定到图像路径就是,这个不像labelimg要指定保存的路径,生成的json文件会保存在图片同一路径,与图片同名不同后缀名。
② 点击Create Polygons进行多边形标注,右键可以换不同图形。

③ 相同类别不同实体的标注,最新版本的当把多边形封闭时会出现标签和id两个框,第一个就是类别,第二个就是这个类别的哪一个实体了

④、一些快捷键
ctrl+s:保存图片
D:下一张图片
A:上一张图片
ctrl+鼠标滚轮:图片缩放
ctrl+D:复制标签

其他的我也不太清楚了,labelimg的w可以新建框,labelme好像不行,反正我这没用。标记完后自动会新建框,得点击Edit Polygons恢复鼠标调整框。

你可能感兴趣的:(实例分割,python专栏,人工智能)