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labelGo：基于 YOLOv5 的輔助標注工具

 mynotebook 2022-06-01 發(fā)布于湖南

來源：AIZOO

在我們平常做 深度學習檢測項目時，可能經常需要標注數據，但是標注數據，本身又是一件很麻煩的事情。今天，看到 Github 有個大佬開源的基于 YOLOv5 的輔助標注工具，推薦給大家。


首先，上鏈接：
https://github.com/cnyvfang/labelGo-Yolov5AutoLabelImg

    這是一個基于 labelImg與 YOLOv5 的半自動標注工具，通過現(xiàn)有的YOLOv5 PyTorch模型對數據集進行半自動標注。

     它的原理其實很簡單，使用在 COCO 數據集訓練好的 YOLOv5 模型，在你的數據集上進行推理，生成標簽。

      大家看一下官方給的兩個動圖，應該就明白怎么使用了。

圖片


圖片


其實，我們也可以自己先標注一部分數據，訓練一個基本的模型，然后使用跟這個模型幫我們標注，提高標注效率。有點半監(jiān)督的意思了。

官方給出的具體使用方法如下：

1.從 git 中獲取項目

git clone https://github.com/cnyvfang/labelGo-Yolov5AutoLabelImg.git

2.切換操作目錄到工程目錄

cd labelGo-Yolov5AutoLabelImg

3.配置環(huán)境

pip install -r requirements.txt

4.將目錄中的/data/predefined_classes.txt文件的內容修改為你自己的類別

4.5（可選）.變更成中文版，請編輯\libs\stringBundle.py，注釋第52行，取消注釋54行。

5.啟動應用程序

python labelGo.py

6.點擊“打開目錄”按鈕選擇存放圖片的文件夾

7.點擊“自動標注”按鈕確認信息無誤后選擇已訓練的yolov5 pytorch模型完成自動標注

8.根據實際要求，對自動標注結果進行調整后保存即可

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