背景:想利用自己收集的一些图片制作数据集进行训练,但是有8000多张,而且都是常见的检测出人就可以,所以想着利用YOLOv5的detect.py以及YOLOv5的原始权重YOLOv5s.pt进行半自动标注。

命令行:

python3 detect.py --weights weights/yolov5s.pt --source data/detect --classes 0 --device 0 --save-txt

(1) --weights weights/yolov5s.pt

采用YOLOv5自带的权重yolov5s.pt,检测人的效果会好一点,如果自己训练的权重也很好,也可以用自己的;

(2)--source data/detect

这里放入想要标注的图片;

(3)--classes 0

YOLOv5的权重可以检测80个类,但是我们只想让它把我们给的图片中的人检测出来,而人在YOLOv5的80个类中是第一位,所以这里采用--classes 0

(4)--device 0

采用哪一块GPU的训练,我们这里采用第一块;

(5)--save-txt

将预测的框坐标以txt文件形式保存。

效果图

如果你的原始图片上也有txt标签,这就需要将两个txt文档进行合并

可借鉴如下代码:

import osdef concattxt(path1,path2):num = 0pathdir1 = os.listdir(path1)#获取第一部分txt文件夹中的文件列表for txtname in pathdir1:#name1 = os.path.splitext(txtname)[0]#获取当前txt文件名字#txtfile1 = open(txtpath1+name1, "rb")#txtfile2 = open(txtpath2+name1, "rb")txtfilepath1 = path1+txtnametxtfilepath2 = path2+txtnametxt1 = open(txtfilepath1,'a+', encoding='utf-8')if os.path.exists(txtfilepath2):num = num+1with open(txtfilepath2, 'r', encoding='utf-8') as txt2:#txt1.write('\n')for i in txt2:txt1.write(i)print('the concat txt num is:',num)if __name__ == '__main__':txtpath1 = ''txtpath2 = ''concattxt(txtpath1,txtpath2)

如果你想将生成的txt转化为xml,可借鉴这个博客:

yolov5实现半自动化标注/预标注 & txt to xml_国服最强貂蝉的博客-CSDN博客_yolov5 标注

参考文献:

python根据yolov5检测得到的txt文件,截取目标框图片并保存_深度学习菜鸟的博客-CSDN博客

python合并两个txt文件内容-yolo格式数据_小俊俊的博客的博客-CSDN博客

yolov5实现半自动化标注/预标注 & txt to xml_国服最强貂蝉的博客-CSDN博客_yolov5 标注

YOLOv5进行半自动标注相关推荐

  1. labelGo:基于 YOLOv5 的辅助标注工具

    来源:AIZOO 在我们平常做 深度学习检测项目时,可能经常需要标注数据,但是标注数据,本身又是一件很麻烦的事情.今天,看到 Github 有个大佬开源的基于 YOLOv5 的辅助标注工具,推荐给大家 ...

  2. 利用YOLOV5模型进行数据半自动标注

    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 ...

  3. YOLOv7半自动标注

    一.大致流程 对于每一个目标识别方向的萌新来说,数据都是最重要的一部分,一个好的数据集可以对我们训练结果产生非常好的结果.但是,庞大的数据集标注却占用了我们非常多的时间,因此对于目标识别方向的我们,使 ...

  4. 基于medianflow的半自动标注数据程序

    项目需要使用labelimg标注数据. 出于懒惰的原因,并不是很想手标数以万计的图片,恰接触medianflow,做了一个半自动标注的demo程序. 有时间再来补充详细过程吧,先放github链接:h ...

  5. 深度学习半自动标注_时下流行的深度学习数据标注工具

    时下流行的深度学习数据标注工具 迷若烟雨 2018-09-04 16:36:00 15820 收藏 33 分类专栏: 深度学习 版权 本文将标注工具适用的最佳运行环境分成了三类. 跨平台 https: ...

  6. 效率神器!!!遥感影像和普通图片样本半自动标注

    半自动解译是一个古老的话题.在深度学习攻城略地之前,在遥感领域,学术界大都是各种基于传统图像处理算法和传统机器学习的遥感信息自动提取,自娱自乐,也基本没有实际工程价值(十分不好意思的是,我也曾是其中一 ...

  7. 基于Spring Boot+MySQL的半自动标注系统(人、车、人脸的自动检测)设计与实现

    目录 1. 目标 2 1.1 背景 3 1.2 用户需求 3 1.2.1 交通组需求 3 1.2.2 医疗组需求 3 1.3 可扩展性 4 2. 功能列表 4 2.1用户管理 4 2.2用户登录 5 ...

  8. 基于YOLOV5的数据集标注&训练,Windows/Linux/Jetson Nano多平台部署全流程

    点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 作者 | msnh2012 来源 | GiantPandaCV 编辑 | 极市平台 导读 本文将分wi ...

  9. Yolov5 使用精灵标注助手制作数据集

    精灵标记助手下载:http://www.jinglingbiaozhu.com/ 首先点击菜单文件->新建,然后选择位置标注,选择图片文件夹,点击创建按钮,软件会自动加载文件夹下的图片(png, ...

  10. Github Star 8.4K,超级好用的OCR数据合成与半自动标注工具,强烈推荐!

    一.导读 OCR方向的工程师,一定需要知道这个OCR开源项目:PaddleOCR 短短几个月,累计Star数量已超过8.5K, 频频登上Github Trending 日榜月榜, 称它为 OCR方向目 ...

最新文章

  1. 统计学习方法笔记(九)-最大熵原理及python实现
  2. JavaScript——易班优课YOOC课群课程视频立刻完成解决方案
  3. armbian安装图形桌面_Linux图形界面的搜索工具,比Windows强吗?
  4. 传统POS/终端/银联POS简介
  5. 如果你跟夕小瑶恋爱了...(下)
  6. 优秀的代码原来是这样分层的
  7. linux 改变当前目录,Linux下使用Shell脚本改变当前工作路径
  8. RAID6结构原理详解
  9. iPhone手机获取uuid 方法
  10. 注册EXE文件为Windows服务.txt
  11. Pygame详解(十):mouse 模块
  12. 专业显卡深度学习_MacOS+AMD-eGPU打造深度学习环境 | 第2期
  13. 股指跨期套利基础学习
  14. 开源地图平台 Mapbender
  15. 用有限差分和牛顿法解非线性微分方程(边值问题)-python
  16. 《上海市优质中小企业梯度培育管理实施细则》的通知
  17. 计算机动漫学的什么软件,电脑动漫绘画哪个软件比较好?
  18. 详解EBS接口开发之采购订单导入
  19. 小程序收集箱:批量调节图像曝光度、锐利度、对比度、亮度的demo
  20. 云联惠案到底说明了什么?

热门文章

  1. Project_Euler_20-30
  2. DHCP与DNS服务配置
  3. 如何进行工业数据采集
  4. JavaScript之if选择结构
  5. 基于JavaEE的网上企业办公自动化管理系统_JSP网站设计_SqlServer数据库设计目
  6. 主机安全Linux测评,1-2_网安全测评__主机安全测评.doc
  7. HTML+CSS浮动布局练习:小米商城手机模块
  8. 批量检测域名是否被微信/QQ拦截
  9. [LeetCode OJ]Super Washing Machines
  10. WPF的货物托运界面