在深度学习目标检测领域，数据标注是模型训练的关键环节。YOLO_mark作为一款专为YOLO模型设计的图像标注工具，提供了简单直观的图形界面，让目标检测标注工作变得轻松高效。无论是自动驾驶、视频监控还是图像识别项目，这款免费的目标检测标注工具都能显著提升您的工作效率。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolo_mark 工具核心功能详解
YOLO_mark支持Windows和Linux双平台，具备完整的图像标注功能。通过简单的鼠标操作，您就可以在图像上精确绘制目标边界框，为YOLO模型训练准备高质量的数据集。
智能边界框标注
使用鼠标左键点击并拖动即可绘制边界框，右键点击可以移动已绘制的框体位置。每个边界框都会自动关联对应的类别标签，确保标注数据的准确性。
批量处理能力
工具支持批量处理多个图像文件，您可以一次性导入整个图像文件夹，系统会自动按顺序展示每张图片，让标注工作流程化、标准化。
完整使用指南
环境准备与安装
Windows系统安装步骤：
- 使用Visual Studio 2013或2015打开项目文件
yolo_mark.sln - 配置OpenCV路径（2.x或3.x版本均可）
- 编译为x64 Release版本
- 运行
x64/Release/yolo_mark.cmd启动程序
Linux系统安装步骤：
cmake .
make
./linux_mark.sh
自定义数据集配置
要开始标注您自己的图像数据集，请按照以下步骤操作：
- 清空目录
x64/Release/data/img中的所有文件 - 将您的JPEG格式图像放入该目录
- 修改
x64/Release/data/obj.data中的类别数量 - 在
x64/Release/data/obj.names中按行列出所有目标类别名称 - 运行
yolo_mark.cmd开始标注
高效操作技巧
掌握以下快捷键将极大提升您的标注速度：
- 方向键：快速切换前后图像
- R键：删除鼠标悬停的边界框
- C键：清除当前图像所有标注
- 数字键0-9：快速切换目标类别
- ESC键：退出应用程序
实际应用场景展示
航空目标检测
在示例数据中，我们可以看到飞机目标的标注效果。每张航空图像都精确标注了飞机的位置和边界。
自然生物识别
鸟类检测标注展示了工具在自然场景中的应用能力，边界框准确捕捉了不同姿态的鸟类目标。
训练配置优化
YOLO模型适配
在y64/Release/yolo-obj.cfg配置文件中，您需要根据实际需求调整两个关键参数：
- 设置目标类别数量
- 根据YOLO版本配置filter值（YOLOv2为
(classes+5)*5，YOLOv3为(classes+5)*3
预训练权重使用
下载预训练的卷积层权重文件，将配置文件、训练文件和数据文件放置在可执行文件附近，即可开始模型训练。
视频帧提取功能
YOLO_mark还提供了从视频文件中提取帧图像的功能：
# Windows系统
yolo_mark.exe data/img cap_video test.mp4 10
# Linux系统
./yolo_mark x64/Release/data/img cap_video test.mp4 10
此功能可以每隔N帧（示例中为10帧）自动保存图像，为视频分析项目提供丰富的标注素材。
核心优势总结
- 跨平台兼容：完美支持Windows和Linux操作系统
- 操作简便：图形化界面让标注工作直观易懂
- 高效快捷：批量处理和快捷键支持提升工作效率
- 专业适配：专为YOLO目标检测模型优化设计
- 完全免费：开源项目，无需任何费用即可使用
通过YOLO_mark，您可以快速构建高质量的目标检测训练数据集，为深度学习项目奠定坚实的数据基础。无论是学术研究还是工业应用，这款工具都能为您提供专业的标注解决方案。
立即开始使用YOLO_mark，体验高效专业的目标检测数据标注流程，让您的AI项目更加精准可靠！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
