labelme怎么VOC2017

Labelme是一款开源的图像标注工具，可以用于创建自己的图像数据集。如果你想将Labelme标注的数据转换为VOC2017格式，可以按照以下步骤操作：

1. 在Labelme中标注图像，并生成相应的JSON文件。
2. 使用labelme2voc工具将JSON文件转换为VOC格式的XML文件。这个工具可以在GitHub上找到，地址为：https://github.com/wkentaro/labelme/tree/master/examples/tutorial_apc2016。
3. 将生成的XML文件放入VOC2017格式的数据集目录中，其中Annotations子目录存放XML文件，JPEGImages子目录存放原始图像文件，ImageSets/Main子目录存放训练、验证和测试集的索引文件。

以上就是将Labelme标注的数据转换为VOC2017格式的基本步骤。需要注意的是，VOC2017格式的数据集需要满足一定的目录结构和文件命名规则，具体可以参考VOC2017官方文档。

相关问题

labelme voc

labelme不直接支持voc格式，但是可以通过将labelme标注数据转换为voc格式来实现。下面是一种可能的方法:

1. 首先，根据引用中的说明，将labelme标注数据转换为voc格式。你需要修改xml文件中图像存储路径的标签值，将labels.txt文件中的标签修改为你自己的命名标签。然后，在命令行中运行以下命令:

./labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt

2. 运行以上命令后，labelme标注数据将会被转换为voc格式，并在data_dataset_voc文件夹中生成相应的xml和图像文件。

另外，如果你只是想查看标注的效果，你可以使用labelme制作语义分割图像，方法如下:

1. 在虚拟环境中输入以下命令，查看标注图片:

labelme_draw_json XXX.json

这将显示标注的效果。

2. 如果想要转换为标注图片，可以运行以下命令:

labelme_json_to_dataset XXX.json -o 想要存入的文件夹地址

这将把XXX.json文件转换为图像文件，并存储在指定的文件夹中。

综上所述，labelme本身不直接支持voc格式，但是可以使用第三方工具或脚本将labelme标注数据转换为voc格式。另外，你也可以使用labelme制作语义分割图像以查看标注的效果。

labelme json voc

Labelme是一种用于图像标注的开源工具，它可以让用户手动标注图像中的目标，并将标注结果保存为json格式的文件。而VOC是一种常用的图像数据集格式，它包含了图像文件、标注文件以及类别信息等。因此，将Labelme生成的json文件转换为VOC格式可以方便地用于训练目标检测模型。为了实现这个转换过程，可以使用一些工具或者修改源代码来实现。其中，引用提到了将Labelme生成的json文件转换为xml格式的方法，而引用则提到了修改源代码以支持多边形标注数据的转换。