深度学习-使用Labelimg数据标注

数据标注是计算机视觉和机器学习项目中至关重要的一步,而使用工具进行标注是提高效率的关键。本文介绍了LabelImg,一款常用的开源图像标注工具。用户可以在图像中方便而准确地标注目标区域,为训练机器学习模型提供高质量的标注数据。LabelImg已经成为研究者和开发者在计算机视觉项目中不可或缺的工具之一。


一、安装Labelimg

1、切换虚拟环境

为了确保 LabelImg 能够与项目环境兼容,首先需要切换到相应的虚拟环境。

例如,可以使用 conda 激活 yolov5 虚拟环境:

conda activate yolov5  #切换到yolov5虚拟环境

2、安装Labelimg

在虚拟环境中,通过 pip 安装 LabelImg:

pip install labelimg

深度学习-使用Labelimg数据标注_第1张图片


二、打开Labelimg

在安装完成后,可以通过以下命令在命令行中打开 LabelImg:

labelimg  #在命令行中输入labelimg即可打开

深度学习-使用Labelimg数据标注_第2张图片


三、进行图片标注

1、导入图片

通过 LabelImg 的 Open Dir 按键打开需要进行标注的图片所在的文件夹,文件夹内的图片会被自动导入,在右下角的框体里我们可以看到这些图片,从而选择它们进行标注。

深度学习-使用Labelimg数据标注_第3张图片


2、切换为yolo模式

在 LabelImg 中,可以选择不同的标注模式。
切换到 yolo 模式有助于生成符合 yolo 模型训练需求的标注文件。

深度学习-使用Labelimg数据标注_第4张图片


3、拖拽画框进行标注

使用鼠标在图像上拖拽画框,准确框选目标区域。
LabelImg 提供直观的界面和交互方式,使标注过程更加便捷。

深度学习-使用Labelimg数据标注_第5张图片

为了训练的结果更加精准,我们需要更准确地标注。
在使用 LabelImg 进行拖拽画框进行标注时,需要注意一些事项:

注意点 注意点描述
精准拖拽 尽量保持拖拽画框的精准,确保框选的区域紧密贴合目标,以提高标注的准确性。
适当留白 在框选目标时,适当留白目标周围,不要贴得太紧,以免过于靠近目标边缘导致模型难以学习。
避免遮挡 注意避免目标被遮挡或部分遗漏。
标注的目的是为了让模型准确识别目标,因此要确保标注框完整地覆盖目标物体。
多边形标注 对于不规则形状的目标,LabelImg支持多边形标注。
在需要的情况下,可以使用多边形标注工具进行更灵活的标注。
避免重叠 避免在同一区域标注多个框,除非目标本身是多个紧密相连的部分。
重叠的标注可能导致模型难以解释目标的准确位置。
合理分割 如果一个目标被遮挡或部分消失,可以尝试合理地将其分割为多个框。
合理的分割图片可以更好地捕捉目标的形状。
调整大小 标注框的大小应该适当,不要过大也不要过小。确保框选的区域足够表达目标的特征。
标签一致性 在整个数据集中,确保相同类别的目标都使用相同的标签,保持标签的一致性。

4、保存数据集txt文件

在完成图像标注后,保存数据集是至关重要的一步,这一步骤将产生一个包含框体和标签信息的数据集文件,为机器学习模型的训练提供了必要的输入。

点击 LabelImg 界面上方的 Save 按钮,或者使用快捷键 Ctrl + S,将触发保存数据集的操作。这个操作会在标注的图片文件夹目录下生成与图片文件同名的 txt 文件,该文件包含了每个框体的位置和对应标签的信息。

保存的txt文件的格式通常是每一行代表一个目标框,具体格式可能如下:

class x_center y_center width height

 其中:

  • class 表示目标的类别。
  • x_centery_center 是目标框中心的相对坐标。
  • widthheight 是目标框的相对宽度和高度。

这样的格式便于模型训练时读取和理解数据。在训练阶段,这些标注信息将被用来调整模型参数,使其能够准确地检测和识别相应类别的目标。

深度学习-使用Labelimg数据标注_第6张图片

这些数据集文件包含框体和标签的信息,将在训练模型时被自动加载。使用 LabelImg,数据标注变得简单而高效,为计算机视觉项目提供了强大的支持。

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