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