一：背景和问题描述

这是一个比较小众，且查找全网未有答案的问题。

在使用labelme标注数据之后，生成了json文件。在利用json文件生成可用于训练分割模型的voc或者coco数据集时，可以使用labelme中自带的示例文件labelme2voc.py，如下

但是我在制作数据集时为了数据集更加多样可用，标注了很多种暂时用不到的标签，转换时忽视指定的标签，如何做呢。

GitHub中有人提出了这样的问题，但是没有详细的解决办法，如下，

问题详情：

github见https://github.com/wkentaro/labelme/discussions/1097

Hi, I did what you say but got an error
Traceback (most recent call last):
File "labelme2voc.py", line 139, in
main()
File "labelme2voc.py", line 102, in main
cls, ins = labelme.utils.shapes_to_label(
File "/Users/azzz/.pyenv/versions/3.8.3/lib/python3.8/site-packages/labelme/utils/shape.py", line 69, in shapes_to_label
cls_id = label_name_to_value[cls_name]
KeyError: 'truck'
truck is the label I want to ignore
——————————————————————————————————
Hi, I have the same error, too.
Traceback (most recent call last):
File "./labelme2voc.py", line 106, in
main()
File "./labelme2voc.py", line 88, in main
label_name_to_value=class_name_to_id,
File "/Users/tajimakeijiro/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.6/site-packages/labelme/utils/shape.py", line 68, in shapes_to_label
cls_id = label_name_to_value[cls_name]
KeyError: 'wall'
I wanted to ignore the class 'wall', so I removed it from labels.txt.
But I got this error.

二、解决办法

查看了labelme2voc.py源码，因此我们直接在源码中进行修改，修改方式比较愚笨且直接，但是能够解决问题。

假设我们所有的标签'crack,shedding,damage,face1,face2,face3，其中face1,face2,face3，是我们不需要的。正常情况下我们转换所有标签，修改labels.txt，即

__ignore__
_background_
crack
shedding
damage
face1
face2
face3
background

如果我们不需要face1,face2,face3，从上面中删除face1,face2,face3会报错。我们只需要将如下代码添到labelme2voc.py中的class_names = tuple(class_names) 下面，即可达到忽略face1,face2,face3的目的。此时修改labels.txt操作变得可有可无了。

class_names=['_background_','crack','shedding','damage','face1','face2','face3','background']
class_name_to_id={'__ignore__':-1,'face1':0,'face2':0,'face3':0,'_background_':0,'crack':1,'shedding':2,'damage':3,'background':4}

如图所示：