如何快速上手Yolo_mark：YOLO目标检测标注的终极GUI工具

如何快速上手Yolo_mark：YOLO目标检测标注的终极GUI工具

【免费下载链接】Yolo_mark GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolo_mark

Yolo_mark是一款适用于Windows和Linux系统的开源GUI工具，专为YOLO v3和v2神经网络训练提供高效的图像目标边界框标注功能。无论是深度学习新手还是资深开发者，都能通过这款工具轻松完成数据集准备工作，让模型训练流程更顺畅。

🚀 为什么选择Yolo_mark？

在目标检测模型训练中，高质量的标注数据是成功的关键。Yolo_mark凭借直观的可视化界面和丰富的快捷操作，将原本繁琐的标注工作变得简单高效。与纯命令行工具相比，它提供了实时预览和精确控制，让标注准确率提升30%以上。

图1：Yolo_mark主界面展示，直观的画布区域和简洁的控制栏设计

📋 核心功能亮点

1️⃣ 跨平台兼容

完美支持Windows和Linux系统，满足不同开发者的环境需求。通过简单编译即可在本地运行，无需复杂配置。

2️⃣ 直观操作体验

• 鼠标控制：左键绘制边界框，右键拖动调整位置
• 快捷键支持：方向键切换图像，数字键快速选择类别，大幅提升标注效率

3️⃣ 专业标注功能

• 支持多类别目标标注
• 自动生成YOLO格式标注文件（.txt）
• 批量处理多张图像
• 标注结果实时保存，避免数据丢失

📝 快速开始指南

环境准备

1. 获取源码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolo_mark

2. 编译安装
   • Windows：打开yolo_mark.sln文件，使用MSVS2013/2015编译x64 Release版本
   • Linux：执行以下命令

   cmake .
   make
   ./linux_mark.sh
   

开始标注流程

1. 准备图像
   将需要标注的.jpg图像放入x64/Release/data/img目录

2. 配置类别

   • 修改x64/Release/data/obj.data文件设置类别数量
   • 在x64/Release/data/obj.names文件中定义类别名称

3. 启动标注

   • Windows：运行x64/Release/yolo_mark.cmd
   • Linux：执行./linux_mark.sh

图2：使用Yolo_mark标注飞机目标的示例图像，展示边界框绘制效果

⚙️ 高级应用：训练自定义模型

完成标注后，只需简单配置即可开始训练YOLO模型：

1. 修改x64/Release/yolo-obj.cfg文件：

   • 设置类别数量
   • 计算并更新filter值（YOLOv3公式：(classes + 5)×3）

2. 下载预训练权重文件

3. 运行x64/Release/train_obj.cmd开始训练

图3：鸟类目标标注示例，展示Yolo_mark处理不同类型目标的能力

💡 使用技巧与最佳实践

• 快捷键效率：熟练使用方向键切换图像和数字键选择类别，可使标注速度提升50%
• 图像预处理：标注前确保图像亮度适中、目标清晰
• 类别管理：对于多类别标注，建议先在obj.names中规划好类别顺序
• 定期备份：定期备份img目录下的标注文件，防止意外丢失

📌 总结

Yolo_mark作为一款专注于YOLO模型的标注工具，以其简洁直观的界面和高效实用的功能，成为目标检测领域不可或缺的辅助工具。无论你是深度学习初学者还是专业开发者，都能通过它快速完成高质量的数据集标注工作，为模型训练打下坚实基础。

现在就尝试使用Yolo_mark，体验高效便捷的目标标注流程吧！

【免费下载链接】Yolo_mark GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolo_mark