投资者网站建设,知名网站建设企业多少钱,互联网公司排名2022销售额,做网站多少钱google参考博客 labelme标注自定义数据集COCO类型_labelme标注coco-CSDN博客
LabelMe使用_labelme中所有的create的作用解释-CSDN博客 1制作自己的数据集
1.1labelme安装
自己的数据和上面数据的区别就在于没有.json标签文件#xff0c;所以训练自己的数据关键步骤就是获取标签文…参考博客 labelme标注自定义数据集COCO类型_labelme标注coco-CSDN博客
LabelMe使用_labelme中所有的create的作用解释-CSDN博客 1制作自己的数据集
1.1labelme安装
自己的数据和上面数据的区别就在于没有.json标签文件所以训练自己的数据关键步骤就是获取标签文件制作标签需要用到labelme软件。我们在当前虚拟环境下直接安装 activate DenseCLIP这是我的虚拟环境 pip install pyqt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip install labelme 安装好后直接在命令行输入labelme就可以打开标注软件了 也有可能出现下面的问题 这是由于和opencv的版本冲突了直接卸载或者新创建一个虚拟环境在里面标注。
1.2 labelme制作标签
在labelme软件中打开图片所在文件夹依次对图片边缘进行画点制作标签并保存每张图片的标签以.json文件保存在图片所在目录
剩下步骤可以直接参考下面博客。
Mask Rcnn目标分割-训练自己数据集-详细步骤_maskrcnn训练自己的数据集-CSDN博客
