学习深度学习训练网络时,都会用到数据集,网络中有很多公开数据集,coco、vot等都可以拿来训练。

但是,使用大众数据集训练的网络,可能对自己的数据并没有很好的测试结果。就需要自己创建的数据集。

推荐工具:labelimg

附网站(安装包地址):https://github.com/tzutalin/labelImg

用conda在anaconda中安装labelimg并使用:

1、打开anaconda的prompt

2、创建新的环境

conda create -n labelimg python=3.7

并激活该环境:activate labelimg

3、安装labelimg

pip install labelImg

4、打开

labelimg

5、labelimg的使用

(一)按键功能介绍

在labelImg窗口的左边功能键介绍:
“Open”是打开单个图像,
“Open Dir” 打开文件夹,
"Change Save Dir" 图像保存的路径,
“Next Image” 切换到下一张图像,
“Prev Image”切换到上一张图像,
“Verify Image”校验图像,
“Save”保存图像,
“Create RectBox”画标注框一个,
“Duplicate RectBox”重复标注框,
“Delete RectBox”删除标注框,
“Zoom In” 放大图像,
“Zoom Out” 缩小图像,
“Fit Window”图像适用窗口,
“Fit Width”图像适应宽度。

(二)一组快捷键:

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