标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具
项目基础介绍
标签助手（labelGo-Yolov5AutoLabelImg） 是一个图形化的半自动图像注解工具，它结合了广受欢迎的图像标注工具LabelImg的力量与先进的目标检测框架YOLOv5。这个开源项目旨在简化数据集的标注过程，利用现有YOLOv5 PyTorch模型实现快速的半自动化标注，极大地提高了标注效率。项目主要采用 Python 进行开发，并且推荐在conda环境中的Python 3.8版本下运行。
核心功能
- 半自动标注：通过预先训练的YOLOv5模型，自动标记图像中的对象。
- 兼容性强大：支持最新的YOLOv5版本，也提供对旧版YOLOv5的支持（特定版本需从Release中获取源码）。
- 一键转换格式：轻松地将YOLO格式的标注转换为VOC格式，增加灵活性。
- 自动生成类别文件：新加入的功能可以自动生成
classes.txt文件，简化项目配置步骤。 - 界面直观操作：用户友好的GUI允许用户打开图片目录、执行自动标注并手动调整结果。
最近更新的功能
截至最新的提交信息，该工具已升级以全面支持最新版本的YOLOv5，并优化了类别的自动处理机制，包括自动生成必要的类列表文件。此外，它修复了一系列潜在的小bug，特别是改善了用户界面和中文版本的稳定性。通过这些更新，标签助手进一步提升了其作为高效数据标注解决方案的地位，降低了人工标注的工作量，适合于计算机视觉项目中大规模图像数据的预处理。
此项目不仅是机器学习和深度学习社区的宝贵贡献，也是任何涉及物体检测或图像分类项目的开发者的实用工具箱之一。完全免费的特性鼓励广泛的应用，但禁止任何形式的商业转售。开发者社区的积极贡献，如由tangtang666提供的最新YOLOv5支持，以及Iceprism对中文版的错误修正，进一步增强了其稳定性和实用性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
