PyLabel 项目使用教程

PyLabel 项目使用教程

samples Notebooks and more to help you get started. Including the PyLabeler Jupyter based labeling tool. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/samples34/samples

1. 项目的目录结构及介绍

PyLabel 项目的目录结构如下：

pylabel-project/samples/
├── .DS_Store
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── albumentations.ipynb
├── coco2voc.ipynb
├── coco2yolosegmentation.ipynb
├── coco2yolov5.ipynb
├── coco_extract_subset.ipynb
├── dataset_splitting.ipynb
├── label_new_dataset.ipynb
├── pylabel2azure_custom_vision.ipynb
├── pylabeler.ipynb
├── voc2coco.ipynb
├── yolo2coco.ipynb
├── yolo2pylabeler.ipynb
├── yolo2voc.ipynb
├── yolo_with_yaml_importer.ipynb
└── yolov5_training.ipynb

目录结构介绍

• .DS_Store: macOS 系统文件，用于存储目录的自定义属性。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本介绍和使用指南。
• albumentations.ipynb: 使用 Albumentations 库进行图像增强的 Jupyter Notebook。
• coco2voc.ipynb: 将 COCO 格式标注转换为 VOC 格式的 Jupyter Notebook。
• coco2yolosegmentation.ipynb: 将 COCO 格式标注转换为 YOLO 分割格式的 Jupyter Notebook。
• coco2yolov5.ipynb: 将 COCO 格式标注转换为 YOLOv5 格式的 Jupyter Notebook。
• coco_extract_subset.ipynb: 从 COCO 数据集中提取子集的 Jupyter Notebook。
• dataset_splitting.ipynb: 数据集分割的 Jupyter Notebook。
• label_new_dataset.ipynb: 标注新数据集的 Jupyter Notebook。
• pylabel2azure_custom_vision.ipynb: 将 PyLabel 标注转换为 Azure Custom Vision 格式的 Jupyter Notebook。
• pylabeler.ipynb: PyLabeler 标注工具的 Jupyter Notebook。
• voc2coco.ipynb: 将 VOC 格式标注转换为 COCO 格式的 Jupyter Notebook。
• yolo2coco.ipynb: 将 YOLO 格式标注转换为 COCO 格式的 Jupyter Notebook。
• yolo2pylabeler.ipynb: 将 YOLO 格式标注转换为 PyLabeler 格式的 Jupyter Notebook。
• yolo2voc.ipynb: 将 YOLO 格式标注转换为 VOC 格式的 Jupyter Notebook。
• yolo_with_yaml_importer.ipynb: 使用 YAML 文件导入 YOLO 标注的 Jupyter Notebook。
• yolov5_training.ipynb: 使用 YOLOv5 进行模型训练的 Jupyter Notebook。

2. 项目的启动文件介绍

PyLabel 项目没有明确的“启动文件”，因为该项目主要由一系列 Jupyter Notebook 组成，每个 Notebook 都是一个独立的任务或工具。用户可以根据需要选择并运行相应的 Notebook。

例如，如果你想使用 PyLabeler 标注工具，你可以直接打开 pylabeler.ipynb 并运行其中的代码。

3. 项目的配置文件介绍

PyLabel 项目没有明确的“配置文件”，因为它的功能主要通过 Jupyter Notebook 中的代码来实现。每个 Notebook 中的代码都可以根据用户的需求进行修改和配置。

例如，在 label_new_dataset.ipynb 中，你可以配置数据集的路径、标注格式、以及使用的模型等参数。

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通过以上内容，你可以了解 PyLabel 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本情况。每个 Jupyter Notebook 都是一个独立的工具或任务，用户可以根据需要选择并运行相应的 Notebook。

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