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打开终端输入`labelme`会出现LableMe的交互界面,可以先预览`LabelMe`给出的已标注好的图片,再开始标注自定义数据集。 打开终端输入`labelme`会出现LableMe的交互界面,可以先预览`LabelMe`给出的已标注好的图片,再开始标注自定义数据集。
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<img src="./docs/imgs/annotation/image-1.png" width="600px"/> <img src="../imgs/annotation/image-1.png" width="600px"/>
<p>图1 LableMe交互界面的示意图</p> <p>图1 LableMe交互界面的示意图</p>
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...@@ -24,7 +24,7 @@ git clone https://github.com/wkentaro/labelme ...@@ -24,7 +24,7 @@ git clone https://github.com/wkentaro/labelme
终端输入`labelme`会出现LableMe的交互界面,点击`OpenDir`打开`<path/to/labelme>/examples/semantic_segmentation/data_annotated`,其中`<path/to/labelme>`为克隆下来的`labelme`的路径,打开后示意的是语义分割的真值标注。 终端输入`labelme`会出现LableMe的交互界面,点击`OpenDir`打开`<path/to/labelme>/examples/semantic_segmentation/data_annotated`,其中`<path/to/labelme>`为克隆下来的`labelme`的路径,打开后示意的是语义分割的真值标注。
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<img src="./docs/imgs/annotation/image-2.png" width="600px"/> <img src="../imgs/annotation/image-2.png" width="600px"/>
<p>图2 已标注图片的示意图</p> <p>图2 已标注图片的示意图</p>
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...@@ -35,15 +35,15 @@ git clone https://github.com/wkentaro/labelme ...@@ -35,15 +35,15 @@ git clone https://github.com/wkentaro/labelme
​ (1) 点击`OpenDir`打开待标注图片所在目录,点击`Create Polygons`,沿着目标的边缘画多边形,完成后输入目标的类别。在标注过程中,如果某个点画错了,可以按撤销快捷键可撤销该点。Mac下的撤销快捷键为`command+Z` ​ (1) 点击`OpenDir`打开待标注图片所在目录,点击`Create Polygons`,沿着目标的边缘画多边形,完成后输入目标的类别。在标注过程中,如果某个点画错了,可以按撤销快捷键可撤销该点。Mac下的撤销快捷键为`command+Z`
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<img src="./docs/imgs/annotation/image-3.png" width="600px"/> <img src="../imgs/annotation/image-3.png" width="600px"/>
<p>图3 标注单个目标的示意图</p> <p>图3 标注单个目标的示意图</p>
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​ (2) 右击选择`Edit Polygons`可以整体移动多边形的位置,也可以移动某个点的位置;右击选择`Edit Label`可以修改每个目标的类别。请根据自己的需要执行这一步骤,若不需要修改,可跳过。 ​ (2) 右击选择`Edit Polygons`可以整体移动多边形的位置,也可以移动某个点的位置;右击选择`Edit Label`可以修改每个目标的类别。请根据自己的需要执行这一步骤,若不需要修改,可跳过。
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<img src="./docs/imgs/annotation/image-4-1.png" width="00px" /> <img src="../imgs/annotation/image-4-1.png" width="00px" />
<img src="./docs/imgs/annotation/image-4-2.png" width="600px"/> <img src="../imgs/annotation/image-4-2.png" width="600px"/>
<p>图4 修改标注的示意图</p> <p>图4 修改标注的示意图</p>
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...@@ -52,7 +52,7 @@ git clone https://github.com/wkentaro/labelme ...@@ -52,7 +52,7 @@ git clone https://github.com/wkentaro/labelme
LableMe产出的真值文件可参考我们给出的文件夹`data_annotated` LableMe产出的真值文件可参考我们给出的文件夹`data_annotated`
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<img src="./docs/imgs/annotation/image-5.png" width="600px"/> <img src="../imgs/annotation/image-5.png" width="600px"/>
<p>图5 LableMe产出的真值文件的示意图</p> <p>图5 LableMe产出的真值文件的示意图</p>
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...@@ -71,7 +71,7 @@ LableMe产出的真值文件可参考我们给出的文件夹`data_annotated`。 ...@@ -71,7 +71,7 @@ LableMe产出的真值文件可参考我们给出的文件夹`data_annotated`。
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<img src="./docs/imgs/annotation/image-6.png" width="600px"/> <img src="../imgs/annotation/image-6.png" width="600px"/>
<p>图6 训练所需的数据集目录的结构示意图</p> <p>图6 训练所需的数据集目录的结构示意图</p>
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...@@ -92,6 +92,6 @@ pip install pillow ...@@ -92,6 +92,6 @@ pip install pillow
转换得到的数据集可参考我们给出的文件夹`my_dataset`。其中,文件`class_names.txt`是数据集中所有标注类别的名称,包含背景类;文件夹`JPEGImages`保存的是数据集的图片;文件夹`SegmentationClassPNG`保存的是各图片的像素级别的真值信息,背景类`_background_`对应为0,其它目标类别从1开始递增,至多为255。 转换得到的数据集可参考我们给出的文件夹`my_dataset`。其中,文件`class_names.txt`是数据集中所有标注类别的名称,包含背景类;文件夹`JPEGImages`保存的是数据集的图片;文件夹`SegmentationClassPNG`保存的是各图片的像素级别的真值信息,背景类`_background_`对应为0,其它目标类别从1开始递增,至多为255。
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<img src="./docs/imgs/annotation/image-7.png" width="600px"/> <img src="../imgs/annotation/image-7.png" width="600px"/>
<p>图7 训练所需的数据集各目录的内容示意图</p> <p>图7 训练所需的数据集各目录的内容示意图</p>
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