利用labelme制作实例分割数据集 |
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利用labelme制作实例分割数据集
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利用labelme制作实例分割数据集
一、软件安装与环境配置二、利用labelme做实例分割标记三、利用labelme生成voc与coco格式数据集关于coco数据集的理解其它一些可能出现的问题
一、软件安装与环境配置
参考上一篇博客 二、利用labelme做实例分割标记容易出现的一些问题： 当一张图片里同个类别有多个物体时，均使用同一种类名称作为标签进行标注（因为后文coco数据集格式会给同种物体单独分序号）。如下图三人均属于person类。 当一张图片里某个颗粒被遮挡时，利用labelme标签里的group选项，分别描画被遮挡的几部分颗粒，并命名为同一group。如下图，sofa被遮挡，最终分别描画几段，但标签都为sofa，且同属于group（0）。 标记的原图像一定要用jpg格式，不能用png格式。(后文的生成标准格式的数据集程序，png四通道会报错！！) 三、利用labelme生成voc与coco格式数据集 首先最好上labelme的github主页下载整个仓库至本地。命令行激活环境，cd到下载的labelme仓库里的example的Instance segmentation文件夹。此文件夹内，data_annotated放自己json文件和对应的jpg原图像。仅保留如下图所示的东西。 修改label.txt，一定要有前两行，后两行替换为自己的所有类别名。  生成voc格式数据集：
python labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt
生成coco格式数据集：
python labelme2coco.py data_annotated data_dataset_coco --labels labels.txt
done !    
关于coco数据集的理解
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group选项在此标记： 
id：标记实例序号 image_id：第几张图 category_id：实例分属于的类别序号 segmentation：实例分割位置标记 area：似乎是实例标记的大小 bbox：实例框位置 iscrowd：是否是被遮挡物体，还有另一块 
这里就是类别名与类别标记的一一对应关系【本文地址】
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