yolo模型打标签

### YOLO模型数据集的标签标注方法 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测算法，其数据集通常由图像及其对应的标签文件组成。为了训练YOLO模型，需要准备符合特定格式的数据集。 #### 数据集结构概述 在YOLO框架中，数据集的标准目录结构如下[^1]： ```plaintext dataset/ ├── train/ │ ├── images/ # 存放用于训练的图片 │ └── labels/ # 对应每张图片的标签文件 └── val/ ├── images/ # 验证集中的图片 └── labels/ # 验证集中图片的标签文件 ``` #### 标签文件格式 对于每一幅图像，都需要有一个对应的`.txt`文件存放在`labels`文件夹下。该文件的内容遵循以下格式： - 每一行代表一个对象。 - 行内的字段依次为：类别索引、边界框中心点相对于图像宽度的比例坐标 \(x\)、边界框中心点相对于图像高度的比例坐标 \(y\)、边界框宽高相对于图像尺寸的比例值 \(w\) 和 \(h\)。 具体表示形式为： \[ \text{class_id} \, x_{center} \, y_{center} \, width \, height \] 其中， - `class_id`: 类别的整数编号，从0开始计数； - \(x_{center}\), \(y_{center}\): 边界框中心位置相对于整个图像大小的比例值，范围为\(0~1\)； - \(width\), \(height\): 边界框宽高的比例值，同样归一化到\(0~1\)之间。 #### 常见的标注工具 以下是几种常用的标注工具，可以用来生成YOLO所需的标签文件: 1. **LabelImg**: 这是一个基于Python Qt开发的图形界面标注工具，支持多种输出格式，包括VOC XML以及YOLO txt格式。安装命令简单明了： ```bash pip install labelimg ``` 2. **VoTT (Visual Object Tagging Tool)**: 微软推出的一款可视化标记软件，能够导出满足不同需求的目标检测数据集，也兼容YOLO格式。 3. **CVAT**: 一款在线协作式的视频和图像标注平台，功能强大且灵活度较高，适合团队合作完成大规模数据集制作工作。 4. **MakeSense.ai**: 提供网页端操作体验，无需下载任何程序即可快速上手进行简单的矩形区域绘制并保存成YOLO所需样式的结果。 这些工具大多提供直观易懂的操作流程来帮助用户定义物体的位置与种类信息，并最终转换为目标检测任务所必需的形式——即上述提到过的纯文本描述方式。 #### 转换脚本实例 如果已有其他格式(如Pascal VOC)的数据，则可通过编写脚本来实现自动化批量转化过程。下面给出一段将XML转为YOLO格式的小例子: ```python import xml.etree.ElementTree as ET from os import getcwd def convert(size, box): dw = 1./(size[0]) dh = 1./(size[1]) x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1 y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x*dw w = w*dw y = y*dh h = h*dh return (x,y,w,h) sets=[('train'), ('val')] classes = ["dog", "cat"] for image_set in sets: image_ids = open('data/%s.txt'%(image_set)).read().strip().split() list_file = open('%s.txt'%(image_set), 'w') for image_id in image_ids: in_file = open('data/Annotations/%s.xml'%(image_id)) tree=ET.parse(in_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) for obj in root.iter('object'): difficult = obj.find('difficult').text cls = obj.find('name').text if cls not in classes or int(difficult)==1: continue cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) bb = convert((w,h), b) out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n') list_file.close() ``` 此段代码展示了如何读取标准Pascal VOC样式的xml文档并将之解析成为适配于YOLO输入规格的新版txt记录。