# 数据标注工具 PaddleX支持图像分类、目标检测、实例分割和语义分割四大视觉领域常见的任务，对于每类视觉任务，都支持了特定的数据格式。PaddleX目前支持了图像分类的ImageNet格式，目标检测的PascalVOC格式，实例分割的MSCOCO格式（MSCOCO也可以用于目标检测）以及语义分割数据格式。 ## 常见标注工具 > 图像分类无需标注工具，用户只需以txt文件记录每张图片的类别标签即可。 > 对于目标检测、实例分割和语义分割，PaddleX已经与主流的标注工具进行了适配，用户可根据自己的需求，选择以下标注工具进行数据标注。 | 标注工具 | 图像分类 | 目标检测 | 实例分割 | 语义分割 | 安装 | | :--------- | :------- | :------ | :------ | :------- | :----------------------------------------------- | | Labelme | - | √ | √ | √ | pip install labelme （本地数据标注） | | 精灵标注 | √ | √ | √ | √ | [官网下载](http://www.jinglingbiaozhu.com/) （本地数据标注） | | EasyData | √ | √ | √ | √ | [Web页面标注](https://ai.baidu.com/easydata/) （需上传数据进行标注) | 数据标注完成后，参照如下流程，将标注数据转为可用PaddleX模型训练的数据组织格式。 ## 标注数据格式转换 目前所有标注工具，生成的标注文件，均为与原图同名的json格式文件，如`1.jpg`在标注完成后，则会在标注文件保存的目录生成`1.json`文件。转换时参照以下步骤 > 1. 将所有的原图文件放在同一个目录下，如`pics`目录 > 2. 将所有的标注json文件放在同一个目录下，如`annotations`目录 > 3. 使用如下命令进行转换 ``` paddlex --data_conversion --from labelme --to PascalVOC --pics ./pics --annotations ./annotations --save_dir ./converted_dataset_dir ``` > `--from`表示数据标注来源，支持`labelme`、`jingling`和`easydata`（分别表示数据来源于LabelMe，精灵标注助手和EasyData） > `--to`表示数据需要转换成为的格式，支持`PascalVOC`（目标检测），`MSCOCO`（实例分割，也可用于目标检测）和`SEG`(语义分割) > `--pics`指定原图所在的目录路径 > `--annotations`指定标注文件所在的目录路径
