So reproduzieren Sie den offiziellen YOLOv5-Prozess (2) elegant: Beschriften und trainieren Sie Ihren eigenen Datensatz

1. labelImg-Tool

Im Allgemeinen verwenden diejenigen, die Zielerkennungsarbeiten durchführen, das LabelImg-Tool zum Beschriften von Bildern. Hier werde ich mich auf die Verwendung dieses Tools konzentrieren.

1. Installieren Sie labelImg

Fügen Sie hier eine Bildbeschreibung ein
Geben Sie die Befehlszeile ein, kein Problem

pip install labelImg

Achten Sie darauf, hier keine falschen Buchstaben einzugeben.

2. Rufen Sie die labelImg-Schnittstelle auf

Geben Sie direkt in die Befehlszeile ein

labelImg

Fügen Sie hier eine Bildbeschreibung ein
Dann erscheint die in der Abbildung unten gezeigte Schnittstelle. Dies ist das Bedienfenster zum Kommentieren von Bildern.
Fügen Sie hier eine Bildbeschreibung ein

3. Die Bedeutung einiger Schaltflächen in der Benutzeroberfläche.

Fügen Sie hier eine Bildbeschreibung ein

4. Einige Tastenkombinationen

ctrl+u 				选择要标注的文件目录
ctrl+r				选择标注好的标签存放目录
ctrl+s				保存标注好的标签(自动保存模式下可以自动保存)
ctrl+d				复制当前标签和矩形框
ctrl+shift+d		删除当前图片
space				将当前图像标注为已验证
'''以下为比较常用的标注操作'''
w					创建矩形框
d					切换到下一张图
a					切换到上一张图
del					删除选中的标注矩形框
ctrl ++				放大图片
ctrl --				缩小图片
方向键				移动选中矩形框的位置		

2. Kommentierte Dateien

Die kommentierte Datei ist in der folgenden Abbildung dargestellt. Eines ist ein Bild und das andere ist eine XML-Datei.
Fügen Sie hier eine Bildbeschreibung ein
Nachdem Sie die Vorgänge im vorherigen Kapitel ausgeführt haben, können Sie die Ergebnisse Ihres eigenen beschrifteten Datensatzes perfekt ausführen.

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