语义分割labelme2yolo
时间: 2023-12-18 12:50:24 浏览: 31
要将 LabelMe 格式的语义分割标注数据转换为 YOLOv5 格式的标注数据,可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装 labelme 和 yolov5 库。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install labelme
pip install yolov5
```
2. 使用 labelme 工具标注语义分割标注数据,并将标注结果保存为 JSON 文件格式。
3. 使用 labelme 自带的工具将 JSON 文件转换为 VOC 格式的标注数据。可以使用以下命令进行转换:
```
labelme_json_to_dataset input_dir output_dir
```
其中,input_dir 是包含 JSON 文件的目录,output_dir 是输出的 VOC 格式标注数据的目录。
4. 使用 yolov5 库提供的脚本将 VOC 格式的标注数据转换为 YOLOv5 格式的标注数据。可以使用以下命令进行转换:
```
python3 labelme2yolo.py --data_dir /path/to/dataset --output_dir /path/to/output --cls_list class_list.txt
```
其中,--data_dir 是 VOC 格式标注数据所在的目录,--output_dir 是输出 YOLOv5 格式标注数据的目录,--cls_list 是类别列表文件的路径,该文件每行包含一个类别名称。
转换完成后,输出目录中会生成 YOLOv5 格式的标注数据文件。
相关问题
语义分割 labelme
Labelme是一个用于制作语义分割数据集的工具。通过Labelme,用户可以将图像中的不同对象进行标注,并生成对应的语义分割数据集。语义分割数据集通常包含原始图像及其对应的标注信息,用于训练和评估深度学习模型。
在使用Labelme制作语义分割数据集时,通常需要按照一定的目录结构组织数据。例如,将标注完的原始图像放在一个名为"before"的文件夹中,并将每张图像的标注信息保存为对应的JSON文件。此外,还可以使用名为"class_name.txt"的文件来记录语义信息,以便后续的数据格式转换和使用。这些语义信息通常与Labelme中的标注相对应。
对于制作语义分割数据集,还可以使用Unet等模型来生成语义分割结果,用于上游任务。需要注意的是,制作语义分割数据集需要仔细标注和处理,以确保数据的准确性和可用性。
总结起来,Labelme是一种用于制作语义分割数据集的工具,可以通过标注图像和生成对应的标注信息来帮助用户创建自己的语义分割数据集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [用labelme制作自己的语义分割数据集](https://blog.csdn.net/weixin_44021446/article/details/107283615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【语义分割数据集制作】使用labelme制作自己的U-net语义分割数据集](https://blog.csdn.net/qq_38981285/article/details/122534131)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
labelme2yolo.py
labelme2yolo.py 是一个将 LabelMe 格式标注的数据转换为 YOLO 格式的 Python 脚本。
YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法,它将目标检测任务视为一个回归问题,直接从图像中预测目标的边界框和类别。
LabelMe 是一种常用的标注工具,它可以用于标注图像中的目标边界框,并生成 XML 或 JSON 格式的标注文件。
labelme2yolo.py 脚本可以将 LabelMe 格式的标注文件转换为 YOLO 格式的标注文件。使用该脚本需要安装 labelme 和 lxml 库。
该脚本的主要步骤包括:
1. 读取 LabelMe 格式的标注文件,解析出目标的类别和边界框坐标。
2. 根据图片的尺寸和边界框坐标计算出 YOLO 格式的边界框坐标。
3. 将转换后的 YOLO 格式的边界框坐标和类别写入到 YOLO 格式的标注文件中。
该脚本的使用方法为:
```
python labelme2yolo.py input_dir output_dir
```
其中,input_dir 是存放 LabelMe 格式标注文件的目录,output_dir 是转换后 YOLO 格式标注文件的输出目录。
请注意,在使用该脚本之前,需要先将 LabelMe 格式标注文件转换为 VOC 格式标注文件,然后再使用 VOC2YOLO.py 脚本将 VOC 格式标注文件转换为 YOLO 格式标注文件。