如何利用labelImg工具对游泳溺水岸边检测数据集进行目标标注，并将其转换为YOLO格式？

在目标检测任务中，准确的标注是训练高效模型的基础。为了帮助你掌握如何使用labelImg工具进行目标标注并转换为YOLO格式，建议先了解《游泳溺水岸边检测数据集：2470张图片3类别VOC+YOLO格式》的详细结构和内容。数据集中的每张图片都配有对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件，这为标注工作提供了便利。以下是详细步骤：

参考资源链接：[游泳溺水岸边检测数据集：2470张图片3类别VOC+YOLO格式](https://wenku.csdn.net/doc/1y8yuo5qv7?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，安装labelImg工具，可以从其GitHub仓库（***）下载安装包或源代码。安装完成后，运行labelImg工具，并选择Open Dir（打开目录）选项，加载包含图片的文件夹。

接下来，开始对每张图片进行目标标注。对于图片中的每个目标，如溺水者、出水人员或游泳者，使用矩形框进行标记。在labelImg中，点击创建矩形框，并在出现的对话框中输入目标的类别名称。确保类别名称与数据集中定义的一致，例如：drowning、person-out-of-water或swimming。

完成所有图片的标注后，需要将VOC格式的标注转换为YOLO格式。labelImg提供了转换功能，你可以在界面的左上角选择Change Save Dir（更改保存目录），然后选择CSV而非XML。在预览标注结果后，点击Save（保存），选择Export annotations to PASCAL VOC（将标注导出为Pascal VOC格式），并将结果保存在一个新的文件夹中。

最后，将VOC格式转换为YOLO格式。因为YOLO格式的标注文件只需要包含类别和边界框的坐标信息，你需要编写一个脚本来转换VOC格式的xml文件。在转换脚本中，读取xml文件中的标注信息，并将其转换为YOLO格式要求的格式，即在txt文件中记录每个目标的类别id和中心点坐标及宽高。

通过上述步骤，你可以将游泳溺水岸边检测数据集的目标进行准确标注，并成功转换为YOLO格式，为后续的目标检测模型训练打下坚实的基础。

参考资源链接：[游泳溺水岸边检测数据集：2470张图片3类别VOC+YOLO格式](https://wenku.csdn.net/doc/1y8yuo5qv7?spm=1055.2569.3001.10343)