ターゲット検出 --- labelimg を使用して独自の深層学習ターゲット検出データ セットを作成します
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<p id="main-toc"><strong>目录</strong></p>
1 ラベル付けの紹介
Labelimg は、3 つの形式にラベルを付けることができるオープンソースのデータラベル付けツールです。
1 VOC タグ形式、xml ファイルとして保存されます。
2 yoloタグ形式、txtファイルとして保存。
3 createML タグ形式、json 形式で保存されます。
2 ラベル貼り付けのインストール
ここでの主な説明はウィンドウ システムへのインストールです. まず、cmd コマンド ラインを開きます (ショートカット キー: win+R)。 cmd コマンドラインコンソールに入ります。次のコマンドを入力します。
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
上記のコマンドを実行すると、システムは labelimg 関連の依存関係を自動的にダウンロードします。非常に軽量なツールなのでダウンロードも早く、インストールが成功したことを示す以下の赤いボックスが表示されればlabelimgのインストールは成功です。
3 ラベル付けを使用する
3.1 データの準備
まず、ラベルを付ける必要があるデータセットを準備する必要があります。ここでは、VOC2007 という名前の新しいフォルダーを作成し (これは慣例なので、これを行わなくても問題ありません)、ラベルを付ける必要がある画像ファイルを保存するために JPEGImages という名前のフォルダーを作成し、次に注釈を保存するために Annotations という名前のフォルダーを作成することをお勧めします。ラベル ファイル。最後に、ラベルを付けるカテゴリ名を保存するために、predefine_classes.txt という名前の txt ファイルを作成します。
VOC2007 のディレクトリ構造は次のとおりです。
§── VOC2007
│§── JPEGImages タグ付けが必要な画像ファイルを保存します
│§── 注釈 注釈付きラベル ファイルを保存します< /span>
│pilates_classes.txt ラベルを付けたいすべてのカテゴリを定義します (このファイルはオプションですが、多数のカテゴリを定義する場合は、このような txt ファイルを作成して保存するのが最善です)カテゴリ)
3.2 ラベルを付ける前のいくつかの設定
まず、アノテーションを付ける写真をJPEGImagesフォルダに置きます（人物、犬、猫の3種類）。
次に、次の図に示すように、定義済みのカテゴリ タイプを predefine_classes.txt テキスト ドキュメントに入力します。
cmd コマンド ターミナルを開きます (ショートカット キー: win+R)。作成したばかりの VOC2007 パスを入力します (これは非常に重要です。txt ファイル predefine_classes.txt で定義されたカテゴリが使用できるかどうかに関係します。私は長い間ここで行き詰まっていました。以前は、txt ファイルで定義されたカテゴリは使用できると思っていました)インストールしたので表示されないのですが質問）。以下の図に示すように、図のコマンドを実行して、VOC2007 パス (パスは人それぞれ異なります。個人のパスに従って記述してください) を入力します。 対応するディレクトリに入っていることがわかります。
次のコマンドを入力して labelimg を開きます。このコマンドの意味は、labelimg ツールを開き、JPEGImage フォルダーを開いて、predefine_classes.txt で定義されているクラスを初期化することです。
labelimg JPEGImages predefined_classes.txt
上記のコマンドを実行すると、次のようにこのツールが開きます。
図では次のボタンが導入されています。
注釈を付ける画像データのパス フォルダー。ここでコマンドを入力する場合、JPEGImages が選択されています。 (もちろん交換可能です)
カテゴリ ラベルが保存されるパス フォルダー。ここでは Annotations フォルダーを選択しました。
このボタンは、マークしたタグが voc 形式であることを示します。クリックして yolo または createML 形式に変更します。
「表示」をクリックすると赤枠内の選択肢が表示されます。私と同じようにボックスにチェックを入れたほうがいいでしょう。
自動保存モード：次の画像に切り替えると、ラベルが自動的に保存されます。
ラベルの表示: ラベルボックスとラベルが表示されます。
アドバンストモード: マークされた十字は常にウィンドウ内に吊り下げられます。
よく使用されるショートカット キーは次のとおりです。
A: 前の画像に切り替えます
D: 次の画像に切り替えます
W: ラベルクロスを呼び出します
del: ラベルボックスを削除します。
Ctrl+u: マークされた画像フォルダーを選択します
Ctrl+r: ラベルが存在するフォルダーを選択します
3.3 ラベル付けの開始
ラベルに設定した十字は常にラベル付けインターフェイス上にあるため、ショートカット キー w を押してラベルを付ける必要があるオブジェクトを選択する必要はありません。マウスの左ボタンを押したままフレームをドラッグするだけです。以下の図に示すように、ターゲットを選択すると、ラベルを付けるすべてのカテゴリを定義するために predefine_classes.txt がロードされます (カテゴリが多数ある場合、これは非常に便利で、各カテゴリの名前は自分で付けます）。フレームのカテゴリーは、ラベルの付いたフレームに印刷されます（写真では色のせいでわかりませんが、よく見るとわかります）。入力されたカテゴリ ラベルがインターフェイスの右端に表示されます。写真を印刷した後、ショートカット キー D を押して次の写真を入力すると、タグ ファイルが自動的に保存されます (voc 形式の場合は xml 形式で保存され、yolo 形式の場合は txt 形式で保存されます)。
ラベルを入力した後、注釈ファイルに移動すると、ラベル ファイルがこのディレクトリに保存されていることを確認できます。
以上でlabelimgの使い方の説明は終わりです。