如何使用labelImg工具将超市货架图片标注成YOLO格式，以便进行空缺检测模型训练？

为了帮助你高效地进行超市货架图片的YOLO格式标注，这里推荐资源《超市货架空缺检测数据集4470张VOC+YOLO格式发布》。它不仅提供了一个强大的数据集供模型训练，还包含了标注格式的详细介绍。

参考资源链接：[超市货架空缺检测数据集4470张VOC+YOLO格式发布](https://wenku.csdn.net/doc/70g4d4ywqu?spm=1055.2569.3001.10343)

使用labelImg工具进行YOLO格式标注的步骤如下：

1. 下载并安装labelImg，这是一个流行的图像标注工具，支持XML和YOLO格式的转换。

2. 打开labelImg，加载你的超市货架图片。

3. 使用labelImg的矩形框工具选择目标物体，例如‘Empty-Space’或‘Reduced’。

4. 对选中的区域进行标注，并填写类别ID。YOLO格式需要类别ID而非类别名称。

5. 保存标注，labelImg会为每张图片生成一个YOLO格式的.txt文件，包含标注信息。

6. 复制标注文件到对应的YOLO格式数据集目录中，确保图片文件名和标注文件名一致。

通过以上步骤，你可以将图片转换成适合YOLO模型训练的标注数据集。需要注意的是，标注工作往往需要专业知识，以确保标注的准确性和一致性。最终，你将获得一个用于训练目标检测模型的高质量数据集。

当你完成了数据集的标注工作，想要进一步了解YOLO模型的训练过程或其他机器学习知识，可以继续参考《超市货架空缺检测数据集4470张VOC+YOLO格式发布》。这份资源详细介绍了数据集的结构和使用方法，同时提供了一个好的起点，让你能够深入了解并应用这些知识。

参考资源链接：[超市货架空缺检测数据集4470张VOC+YOLO格式发布](https://wenku.csdn.net/doc/70g4d4ywqu?spm=1055.2569.3001.10343)