前言:我们想要训练自己的数据集时,通常需要自己标注数据集。无论是标注成yolo可识别的txt格式还是voc数据集的xml格式。使用labelimg标注都是一个不错的选择。
下面我们就从创建环境,使用labelimg进行标注两个方面来说明。
conda create -n labelimg python=3.6
注:不要跳过这一步直接将包下载在base环境中,base环境中的python一般是最新的版本,与labelimg冲突,会闪退。python3.6可以适配。
conda activate labelimg
python -m pip install --upgrade pip #安装pip 9.0.1版本
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
注:这里必须要安装pip9.0.1版本的I(即进行上面第二步),否则就会报如上错误。
然后labelimg唤醒即可。
即可打开这个界面。
快捷键为:
下面为示例:
可以再save dir中创建classes.txt或者如上图自己输入该类别。
可以在view->auto save mode中设置自动保存,极大节约了时间。