利用YOLOV5模型进行数据半自动标注

文章目录

  • 利用YOLOV5模型进行数据半自动标注
  • 前言
  • 一、YOLOV5模型进行数据半自动标注是什么？
  • 二、使用步骤
    • 1.YOLOV5进行训练并修改detect.py
    • 2.txt转换成xml格式
  • 总结

前言

利用训练好的yolo权重进行未标注图像的自动打标签功能，标签格式为txt格式，接着将txt格式的标签转换为xml格式。

一、YOLOV5模型进行数据半自动标注是什么？

将部分打完标签的数据利用YOLOV5模型进行训练，利用训练好的权重进行未标注图像的自动打标签功能，标注错误或漏标的框可以在LabelImg中手动调整。

二、使用步骤

1.YOLOV5进行训练并修改detect.py

1.1 yolov5训练
1.2 修改detect.py
（1）'–weights’为训练好的模型权重，default=ROOT / ‘best.pt’为模型权重路径；
（2）’–source’为未打标签的图片数据, default='G:/RGBD_data/0001112220601/3/rgb/'为图片路径；
（3）测试结果保存在’runs/detect/labels’路径中。

# YOLOv5 												


											

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