实现多分类语义分割时，制作数据集标签所遇到的一些坑
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- 前言
- 一、ModuleNotFoundError: No module named ‘labelme
- 二、AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'min'
- 三、TypeError: label2rgb() got an unexpected keyword argument 'img'
前言
此文章为记录实现Pytorch下实现Unet对自己多类别数据集的语义分割时，在制作自己数据集时所遇到的一些问题，以供自己以后回顾或是让有相同问题的小伙伴参考。
一、ModuleNotFoundError: No module named ‘labelme
注：此问题解决链接：利用 labelme 将 jpg和json格式 转VOC数据集 及 数据集划分
一开始不知道怎么创建labelme环境，一直以为是个工具，在终端里面输入‘labelme’ 就可以使用，后面查询了之后才知道需要在cmd里面利用指令conda create来创建labelme环境，再conda activate labelme 进入此环境。但是后面进入环境后发现仍然会报错no module。
在看了教程之后才发现自己仅仅是创建了环境，没有把labelme的一些工具下载下来。后面再跟着教程来没有出现这个错误了。
conda create --name=labelme python=3.7（这一步python=*选择自己的Python版本）
activate labelme
conda install pyqt
pip install labelme
二、AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘min’
注：github的issue链接
继续解决问题时，出现了新的报错。
查询时发现在GitHub上有人提了issue，解决方法为更改代码中的某一部分：
找到：
lbl= labelme.utils.shapes_to_label(
更改为：
lbl, _ = labelme.utils.shapes_to_label(
说是“labelme接口变更导致的问题”，但是我水平有限不懂啥意思，就先用着了。
三、TypeError: label2rgb() got an unexpected keyword argument ‘img’
注：链接
如图，找到对应部分，由img改为image即可
