【yolo】yolov5-seg实例分割标签

尼口666

已于 2022-12-04 12:26:43 修改

阅读量4.1k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： yolo 文章标签： python 开发语言

于 2022-12-04 11:05:55 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/condom10010/article/details/128164963

yolo 专栏收录该内容

2 篇文章

订阅专栏

文章目录

前言

前言

不同于以往的yolo数据，用的是目标框的label，再加上语义标签，yolov5-seg中用的标签只有一个语义标签，没有目标框的标签。具体对比如下：

yolo标签

（1）目标框标签

1 0.34709947643979044 0.5815078534031414 0.6942408376963352 0.4172774869109947
类别  x y w h

类别：0,1,2,3…
x：方框横坐标（0,1）
y：方框纵坐标（0,1）
w：方框的宽（0,1）
h：方框的高（0,1）

（2）语义标签

在这里插入图片描述

yolov5-seg标签

75 0.5305 0.473521 0.526234 0.507582 0.541172 0.503967 0.541438 0.46831
类别  x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4

表示的是回归框的边界。也就是打标签时的每个点的坐标。

转换代码

转换代码gitee库

关注博主即可阅读全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

尼口666

关注关注

0
点赞
踩
12

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

yolov5 实例分割：从原理、构建数据集到训练部署

驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。

06-09

1714

分享yolov5原理、构建数据集到部署的全过程。

YOLOv5 实例分割入门

DT程序员的博客

05-20

1915

使用实例介绍YOLOV5进行图片和视频的分割

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

yolov5进行实例分割并训练自己的数据集

Aaaaasaion的博客

03-11

1512

最近在使用yolov5算法进行目标检测，但是有的时候检测效果会不好，所以在网上找了找资料，发现yolov5也可以自带实例分割，所以用yolov5自带的实例分割试一下，记录一下自己的学习内容，话不多说，看下面！~~

实例分割笔记(一): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版（从自定义数据集到测试验证的完整流程））

热门推荐

源的博客

09-06

1万+

图像分割是指将一幅图像划分为若干个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相似的特征或属性。图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要任务，它在很多应用中起到关键作用，如目标检测、目标跟踪、图像编辑、医学图像分析等。图像分割的目标是将图像中的目标从背景中分离出来，使得目标区域内的像素具有一致的特征，同时与背景区域有明显的差异。常见的图像分割方法包括基于阈值的方法、边缘检测方法、区域生长方法、基于图割的方法等。

YOLO11实例分割实战

weixin_45820166的博客

05-13

1367

使用labelme，在里面配置SAM分割一切模型，辅助标注得到所有图像的json文件检查json格式文件，确保，表示多边形点坐标），避免是表示矩形框坐标宽高）

二值化的mask生成yolov5-7.0的实例分割训练标签

qq_35037684的博客

06-26

2823

在代码里会glob搜索文件夹下json文件，运行general_json2yolo.py，在JSON2YOLO文件夹下会生成new_dir文件夹，在new_dir下包含labels和images两个文件夹，一般来讲，images是空的，labels中即为yolo格式的标注数据。截取部分代码如下图，读取image图片与对应的mask数据，手动指定好类别号，dataset.coco()将数据转换成coco格式，dataset.yolo()会转成yolo格式，在执行的目录下生成对应的json文件。

yolov5和yolov7之实例分割训练

deep_love1314的博客

10-21

3307

yolov5和yolov7之实例分割训练

YOLOV5实现图像实例分割

zjdwindows的博客

08-09

1543

十步教你实现yolov5实例分割

C++使用纯opencv部署yolov11-seg实例分割onnx模型源码.zip

10-05

在本压缩包文件中，所包含的代码是C++语言编写的，利用了OpenCV库来部署YOLOv3的实例分割模型。该模型被转换成ONNX格式，以便可以在各种框架上进行部署和运行。开发者可以借助Visual Studio 2019集成开发环境，通过...

使用C#部署yolov8-seg的实例分割tensorrt模型包含全部源码+所有dll文件

05-29

【测试通过环境】 win10 x64 vs2019 cuda11.7+cudnn8.8.0 TensorRT-8.6.1.6 opencvsharp==4.9.0 .NET Framework4.7.2 博客地址：blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/139292165 演示视频：...

C# winform yolov11-onnx实例分割模型部署源码.7z

10-06

本实例源码展示了一个使用C#开发的winform应用程序，部署了基于yolov11的ONNX模型进行实例分割，即不仅能识别图像中的物体，还能精确描绘出每个物体的轮廓。首先，我们来探讨开发环境的具体要求。测试环境为Visual...

yolov5-7.0实例分割模型转onnx再转rknn，含各个阶段代码

08-22

在本文中，我们将深入探讨如何将一个基于yolov5-7.0的实例分割模型转换为ONNX格式，然后再转换为RKNN（Rockchip Neural Network）格式，以适应rk3399pro和rk1808等硬件平台。这个过程涉及到多个步骤，包括模型的...

C# winform yolov8-onnx实例分割模型部署源码

01-03

测试环境 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16.3 博客地址： https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/135361259 视频演示： bilibili.com/video/BV17c411b7HL/

使用yolov5 v7.0进行实例分割

@bangbang的博客

12-24

2137

python批量更改实例分割数据集标签

Daish9898的博客

03-14

1097

import json import os path = '' #数据集地址 dirs = os.listdir(path) def dateset(): num_flag = 0 for file in dirs: # 循环读取路径下的文件并筛选输出 if os.path.splitext(file)[1] == ".json": # 筛选图片文件 num_flag = num_flag + 1 print("pa

YOLOV5 图像分割：利用yolov5进行图像分割

Henry的博客

06-06

1425

本章将介绍yolov5的分割部分，其他的yolov5分类、检测项目参考之前的博文yolov5的分割和常规的分割项目有所区别，这里分割的结果做了掩膜效果，并且绘制了bbox想要单纯的获得gt图像，或者去掉bbox，需要更改代码。

模型实战（2）之YOLOv5 实时实例分割+训练自己数据集

yohnyang的博客

12-26

3996

模型实战（2）之YOLOv5 实时实例分割+训练自己数据集

YOLO11 实例分割 | 自动标注 | 预标注 | 标签格式转换 | 手动校正标签

黎国溥

10-14

9122

本文分享使用YOLO11进行实例分割时，实现模型推理预标注、自动标注、标签格式转换、以及使用Labelme手动校正标签等功能。

yolov5-seg

highoooo的博客

11-16

784

yolov5-seg

yolo11分割标签怎么命名

最新发布

07-16

<think>我们正在处理用户关于YOLOv11图像分割任务中标签定义和命名的问题。根据用户提供的引用，特别是引用[3]中提到的标签绘制知识，我们可以推断标签命名与绘制过程相关。但用户的问题集中在“定义和命名标签”上，这通常涉及数据集标注和模型配置。在YOLO系列中，标签通常以文本文件的形式存储，每个图像对应一个标签文件。对于图像分割任务（如实例分割），YOLO格式通常使用多边形或点集来表示对象轮廓，并在每个对象前面加上类别索引。步骤： 1. 创建类别索引映射：首先需要定义一个类别列表，每个类别对应一个唯一的整数索引（从0开始）。例如： - 0: person - 1: car - 2: dog 2. 标签文件格式：每个标签文件对应一个图像，文件名与图像文件名相同（扩展名为.txt）。在分割任务中，每个对象由一行表示，格式为： ``` <class_index> <x1> <y1> <x2> <y2> ... <xn> <yn> ``` 其中，坐标(x1,y1,x2,y2,...,xn,yn)是归一化的多边形点（即坐标值除以图像宽度和高度，范围在0到1之间），点的数量可以是任意的。注意：在YOLOv8的分割任务中，标签格式就是如此。YOLOv11（假设延续类似设计）应该相同。 3. 命名标签：在训练时，我们需要指定一个包含类别名称的文件，通常命名为`data.yaml`，其内容如下： ```yaml names: - 'person' - 'car' - 'dog' ``` 在训练配置中，模型会读取这个文件来获取类别名称和数量。 4. 绘制标签：当需要可视化时（如引用[3]所述），程序会根据类别索引从`names`列表中获取类别名称，然后绘制在图像上。因此，用户需要做的是： - 准备一个类别列表，并按照顺序写入YAML配置文件中。 - 在标注工具中导出标签时，确保每个对象的类别使用对应的索引，并按照上述格式保存。注意：YOLOv11是一个假设的版本，目前并没有官方发布。因此，我们基于YOLOv5/v8的分割任务格式进行推断。如果用户使用的是特定框架，应参考其文档。相关问题： 1. 如何准备YOLO格式的图像分割数据集？ 2. YOLO分割任务中标签文件的具体格式是什么？ 3. 在训练YOLOv11分割模型时，如何配置数据集？</think>### 在 YOLOv11 中为图像分割任务定义和命名标签在 YOLOv11 中进行图像分割任务时，标签的定义和命名需遵循特定格式规范，主要包含以下关键步骤： 1. **标签文件格式** 每个图像对应一个 `.txt` 标签文件，文件名与图像文件相同。文件内容格式为： ``` <class_id> <x1> <y1> <x2> <y2> ... <xn> <yn> ``` 其中： - `class_id`：整数值，代表类别索引（从 0 开始） - `x1 y1 ... xn yn`：归一化的多边形坐标点（$0 \leq x_i, y_i \leq 1$） 2. **类别命名规范** 在 `dataset.yaml` 配置文件中定义类别名称映射： ```yaml names: 0: "person" # 人体 1: "vehicle" # 交通工具 2: "road_sign" # 道路标志 ... # 其他类别 ``` 命名原则： - 使用**英文小写字母**（兼容性最佳） - 避免特殊字符（`@#$%^&*` 等） - 多单词用下划线连接（如 `traffic_light`） - 保持命名一致性（如统一用单数形式） 3. **标签生成流程** 通过标注工具（如 LabelImg, CVAT）导出时需选择： - 格式：**YOLO segmentation format** - 坐标类型：**归一化多边形坐标** - 输出结构示例： ``` 0 0.25 0.33 0.28 0.41 ... 0.23 0.38 2 0.67 0.12 0.71 0.15 ... 0.68 0.11 ``` 4. **关键注意事项** - **标签尺寸**：根据检测框自动计算标签显示尺寸[^3] - **多目标处理**：同一图像中多个实例需分行存储 - **背景类**：通常不需要显式标注（默认为背景） - **验证工具**：使用 `yolo val segment` 命令检查标签一致性 > 示例：行人检测标签 > `0 0.45 0.32 0.48 0.35 0.47 0.41 0.43 0.39` > 表示一个 `person` 实例的多边形轮廓坐标 ### 可视化验证通过 YOLOv11 内置工具可视化标签： ```bash yolo segment predict model=yolov11s-seg.pt source=image.jpg ``` 输出将显示带有类别名称的分割掩码[^1]，确保标签命名正确映射到目标对象。 --- ###