• yolo---图像标注工具


                                                                                                         yolo---图像标注工具

    1)LabelImg工具
    这个工具是用于目标检测的标注工具,制作类VOC数据集.该工具是多平台
    
    下载网址1 @https://github.com/lzx1413/LabelImgTool
    使用方法
    执行:  make all
    执行:  ./labelImg.py
    修改类别:
        修改 data/predefined_classes.txt 为你自己的类别即可
        然后生成的XML文件会保存在Annotation文件夹下。当然,也可以自己指定。
        @https://blog.csdn.net/weixin_41850360/article/details/81219626
    
    下载网址2 @https://github.com/tzutalin/labelImg
    使用方法
    Python 3 + Qt5 (Recommended)
    sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
    sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt
    make qt5py3
    python3 labelImg.py
    python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
    
    labelImg图像标注工具的详细使用
      @https://blog.csdn.net/gaoyu1253401563/article/details/89512098
    图片标注工具LabelImg使用教程
      @https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53606897

    2)Yolo的标注工具:Yolo_mark
      下载网址 @https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark
        环境: Ubuntu16.04 + Opnecv + Cmake
      它是yolo2的团队开源的一个图像标注工具,为了方便其他人使用yolo2训练自己的任务模型。在linux和win下都可运行,依赖opencv库。   每个参数的含义@https://blog.csdn.net/middlto/article/details/89946201#11_yolo_mark_36 YOLO图像快速标注工具   @https://blog.csdn.net/wulala789/article/details/79792449   @https://github.com/sanfooh/quick_yolo2_label_tool Yolo_mark 使用教程@https://blog.csdn.net/Mr_kuilei/article/details/86324235

    u@u160406:~/4-yoloPjreddie/Yolo_mark-master$ sudo chmod +x yolo_mark
    
    u@u160406:~/4-yoloPjreddie/Yolo_mark-master$ 
    
    ./yolo_mark x64/Release/data/images x64/Release/data/wp_train.txt x64/Release/data/obj.names
    
    ./yolo_mark /home/u/wp_data/people_diff_size/other  /home/u/wp_data/people_diff_size/other/train003.txt x64/Release/data/obj.names

    感受:
    个人尝试用了labelImg 和 yolo_mark : labelImg :步骤稍微复杂了一点,先生成xml,手动转成txt。  个人觉得好用一些,从txt来看,其精度稍微高一点,尤其对于再训练的小目标 yolo_mark: 简单一些,直接在image图像里生成对应的txt。txt来看,其精度稍微低一点
    3)ImageLabel
      https://github.com/lanbing510/ImageLabel
    4)BBox-Label-Tool
      https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool
    5)Labelme用于图像分割标注。
      标注过程是使用多边形进行标注,然后输入标签即可。标注完成之后点击保存,即将标注好的标签保存称相应的json格式的数据。
      下载网址 @https://github.com/wkentaro/labelme
    
    深度学习图像标注工具汇总:
      @https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/79036312
      @https://zhuanlan.zhihu.com/p/91171629
       @ https://github.com/msnh2012/CasiaLabeler

     

     

    How to mark bounded boxes of objects and create annotation files:

    
    

    Here you can find repository with GUI-software for marking bounded boxes of objects

    and generating annotation files for Yolo v2 & v3: https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

    
    

    With example of: train.txt, obj.names, obj.data, yolo-obj.cfg, air1-6.txt, bird1-4.txt for 2 classes of objects (air, bird)

    and train_obj.cmd with example how to train this image-set with Yolo v2 & v3

    
    

    Different tools for marking objects in images:

    
    
    1. in C++: https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark
    2. in Python: https://github.com/tzutalin/labelImg
    3. in Python: https://github.com/Cartucho/OpenLabeling
    4. in C++: https://www.ccoderun.ca/darkmark/
    5. in JavaScript: https://github.com/opencv/cvat
    @https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/carle-09/p/12192449.html
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