yolov8目标检测数据集制作——make sense

news2024/11/17 20:51:38

背景

在前几天我进行了录制视频以准备足够多的数据集,同时使用利用python自定义间隔帧数获取视频转存为图片,所以今天我准备对我要训练的数据集进行标注。我要做的是一个基于yolo的检测项目,在搜索资料后得知大家多是用labelme或者make sense进行数据标注,在此我使用了make sense对数据进行标注,但由于前期了解不全面导致踩了坑,在此留作记录。

make sense网站

make sense

工作须知

如果有刚开始接触这个标注工具的同志请一定提前看好你标注的格式支不支持导出,我在标注过程未提前了解它不支持点标注的yolo导出,浪费了很长时间。
这是make sense的github网址:make sense的GitHub

这是它的一些快捷键:

在这里插入图片描述

这是它支持导出的格式

在这里插入图片描述

这是它支持导入的格式

在这里插入图片描述

标注步骤

1、开始

在这里插入图片描述

2、选择文件放进去

在这里插入图片描述

3、图像检测项目

在这里插入图片描述

4、添加标签类别

在这里你可以选择逐次添加标签或者一次性添加标签。

(1)逐次添加标签

在这里插入图片描述

(2)一次性添加标签

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
将你的标签类别文件拖入这里
标签类别文件形式如下
在这里插入图片描述

5、开始项目

在这里插入图片描述

6、工具

在这里插入图片描述

7、标注数据

1:标注,2:选择类别,3:下一个图片
在这里插入图片描述

8、导出标注文件

在这里插入图片描述选择yolo格式后导出
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

总结

正常来说到这里就可以开心的准备下一项工作了,但正是由于我准备工作时了解不充分,导致白白浪费了时间,希望下次引以为戒。

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