После сравнения labelme, makeense.ai и roboflow, трех инструментов, которые могут маркировать наборы данных,
суммируем их характеристики:
labelme Требуется установка среды Аннотированный результат — это файл json, который необходимо преобразовать в необходимый формат.
makeense.ai не требует загрузки и снабжен аннотациями онлайн. Его можно использовать для аннотирования наборов данных для классификации и обнаружения изображений, но он не поддерживает аннотацию сегментации экземпляров.
Roboflow не требует загрузки, онлайн-аннотации и может быть напрямую преобразован в формат данных, необходимый для распространенных моделей.
Вот шаги по обучению yolo на наборе аннотированных данных roboflow.
Сначала вам необходимо зарегистрироваться. В процессе регистрации выберите версию «Сообщество». Это бесплатно и поддерживает до 3 проектов.
После входа в систему выберите «Создать новый проект».
Он поддерживает обнаружение целей, классификацию, сегментацию экземпляров и семантическую сегментацию после раскрытия «Показать больше».
Загрузите фотографии и видео.
Выберите «Сохранить»
После того, как все изображения загружены, выберите «Назначить изображения» в правом нижнем углу.
Затем выберите «Начать аннотирование» в правом верхнем углу.
Затем началась маркировка.
Вы можете выбрать различные инструменты аннотации. В столбце справа вы можете выбрать целевой блок (второй) и многоугольник (третий).
Однако блоггер обнаружил, что умные многоугольники (выбранная синяя подсветка) очень полезны для сегментации и могут сэкономить много времени (иногда это происходит очень медленно и застревает).
Просто нажмите на цель, и многоугольник появится автоматически, который можно настроить.
Отметив все, нажмите «Назад» в левом верхнем углу, чтобы вернуться в основной интерфейс.
Нажмите «Добавить XX изображений в набор данных» в правом верхнем углу;
Затем вы можете настроить пропорцию обучающих, действительных и тестовых данных (можно настроить до 0%). . После внесения изменений нажмите «Добавить изображения».
Выберите «Создать».
На этом этапе вы можете добавить предварительную обработку и улучшение изображения. Если в этом нет необходимости, выберите «Продолжить»
и нажмите «Создать», чтобы сгенерировать набор данных.
Нажмите «Экспорт набора данных» в правом верхнем углу.
Выберите необходимый формат модели.
Загрузите набор данных. Набор данных разделен на папки с изображениями и метками и не требует изменения.
При обучении yolo вам нужно только создать custom_data.yaml и указать путь к набору данных.
