【YOLO格式】解决labelimg重新打开不使用原有classes.txt的问题

最新推荐文章于 2025-06-20 16:54:27 发布
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分类专栏： pyhon 文章标签： YOLO

打开labelimg想完成没完成的图片标注，发现已经标注的图片仍然有标注框和标签，但是如果想要标注新的就会出现重新创建classes.txt文件，覆盖之前的classes.txt文件的问题

原因：默认的classes.txt文件是labelimg文件夹下data文件夹的predefined_classes.txt文件，可通过labelimg文件夹下的labelimg.py文件找到原因

解决方法：

1、找到环境中安装labelimg的位置

2、如果labelimg文件夹下没有data文件夹就创建一个

在这里插入图片描述

3、在data文件夹下把之前标注生成的classes.txt文件夹复制过来并改名为predefined_classes.txt

在这里插入图片描述

YOLOv11来了，使用YOLOv11训练自己的数据集和推理(附YOLOv11网络结构图)
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如果需要标注的图片比较多，单次无法完成工作，单次结束工作后确认保存没问题，保存结果也正确，但是下次打开相同文件时标注再保存就会发现最新一次的标注的classes.txt 覆盖了原来的txt文件，而不是追加。（2）后续打开时，在labelimg命令后追加图片路径和已经保存的classes.txt，例如 ：labelimg data\images data\classes.txt。（1）第一次标注时直接打开命令行，输入labelimg,指定好图片和标注结果目录就行。打开labelimg的命令。
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XiaoChen1101的博客
07-12 1102
在正式打标签之前，由于LabelImg预设的类别很多用不到，因此最好是设定自己数据集中所需的目标类别。这个按钮，说明当前的储存格式是VOC的xml格式，还可以点击此按钮进行储存格式的切换，支持。③点击“改变存放目录”，选择标签所在的文件夹。④打完后点击“保存”，就会在你指定存放的文件夹生成标签文件。方法二：自己做一个保存类别的txt文件，然后更改这里红框中的路径。②点击“改变存放目录”，选择你想要存放每张图像标签的。①点击“打开目录”，选择图像所在的文件夹。②点击“打开目录”，选择图像所在的文件夹。
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- 如果项目涉及多类别的复杂场景，则需额外验证预定义类别列表(predefined_classes.txt)是否覆盖全部可能情况。 - 对于大规模生产环境建议自动化整个工作流，减少人为干预带来的错误风险。 ---
【labelimg】从根本解决因 classes.txt 导致的闪退、classes文件标注后覆盖等问题
qq_63234089的博客
06-19 290
根本解决labelimg存在的问题
LabelImg打开已经标注的数据时，读取不到标签
m0_62254011的博客
02-20 6173
后来经过查找发现放置label的文件夹中缺少classes.txt(打完标签后就删除了)。再次尝试后发现依旧没有显示标注框。后面发现需要在LambelImge界面的“Change Save Dir”选择放置标签的路径。最后成功解决没有标注框的问题。在用LabelImg查看原先已经标注的数据时，发现打开后图片后没有出现标注框。
关于目标检测任务中，YOLO(txt格式)标注文件的可视化
Henry的博客
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本文为基于yolo标注的txt文件的目标检测数据集的可视化
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使用labelimg打开其他同事传来的图像数据集时，明明有按照规定放置和命名的文件，但labelimg只能打开图片，但不能读取到对应的标签。这种问题通过使用源码解决，而非使用虚拟环境安装的labelimg
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