使用labelimg查看yolov5格式标注情况

最新推荐文章于 2025-09-16 14:49:00 发布
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#yolo #labelimg

本文介绍了一种使用opendir打开图片，并通过changesavedir选择包含classes.txt的标签文件夹的方法，实现图片标签的自动化处理。

在这里插入图片描述
先用open dir打开图片，之后选择change save dir,选择标签文件夹，在标签文件夹中要有classes.txt，如下图
在这里插入图片描述

使用LabelImg标注YOLO目标检测数据格式——LabelImg详细使用教程
JH_joker的博客
07-17 1万+
在目标检测任务中，数据标注是一个重要的环节。LabelImg是一个开源的图像标注工具，广泛应用于生成YOLO格式的标注数据。本教程将详细介绍如何使用LabelImg进行标注，并导出适用于YOLO目标检测的数据格式。通过本教程，你应该能够熟练使用LabelImg进行YOLO格式的目标检测数据标注。LabelImg是一个功能强大且易于使用的工具，希望它能帮助你在目标检测任务中事半功倍。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。
利用labelimg制作yolov5数据集
qq_35497063的博客
03-28 1235
1.安装labelimg:win+R输入cmd打开终端，输入下图代码，途中若出现y/n输入y继续安装即可。6.选好文件夹后就会出现图片，我们可以点击左侧的Create Rectbox来调出框，也可以点击w快速调出。将Auto Save mode勾选上，这样在标注完图片后继续标注下一张时，下一张就会自动保存了。其中，上面文件夹为需要标注的图片所在的文件夹，下面文件夹为图片标签保存文件夹。5.设置好后，点击View，修改一下默认操作，使标注时效率更高。7.框起需要的目标后，输入对应的标签保存即可。
LabelImg 标注工具的使用（获取标注的图片数据集）
hu_wei123的博客
07-23 1834
标注工具的使用
新手教程—LabelImg标注工具使用与YOLO格式转换及数据集划分教程
最新发布
思绪无限的博客
09-16 1万+
本文介绍了如何使用 LabelImg 在 Windows 下进行目标检测数据标注，并通过脚本实现标签转换与数据集划分，帮助初学者快速完成 YOLO 训练所需的数据准备流程。
使用labelImg工具查看已标注的图像数据
JinxKK的博客
07-08 7134
labelImg工具可视化标注框
使用labelimg查看图片的标注情况
weixin_41171614的博客
03-21 3537
使用labelimg查看图片的标注情况
labelImg主要用于yolov5数据标注工具
06-24
labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注...
基于YOLOV5及labelImg的图形化半自动标注工具
01-24
基于labelImg和YOLOv5的图形化半自动标注工具 通过现有 yolov5 pytorch 模型对数据集进行半自动标注 新闻 labelGo 现在支持最新版本的 YOLOv5 和自动类 .txt 文件生成 半自动贴标功能演示 一键将Yolo格式转换为...
[yolov5]LabelImg标注数据转yolov5训练格式
sakuramiao的博客
03-29 1913
LabelImg标注数据转yolov5训练格式
基于labelImg和YOLOv5的图形化半自动标注工具源码+使用说明.zip
01-16
基于labelImg和YOLOv5的图形化半自动标注工具源码+使用说明.zip 使用方法 1.csdn下载项目源码解压并重命名labelGo-Yolov5AutoLabelImg 2.切换操作目录到工程目录 ```bash cd labelGo-Yolov5AutoLabelImg ``` ...
基于labelImg的YOLOV5半自动标注工具.zip
03-24
yolo
YOLOV5—— Labelimg标注
2302_76182905的博客
02-07 3307
前段时间做了一个深度学习的项目浅浅的接触了一下YOLOv5做完了以后深有体会接下来将会写一段YOLOv5的超级详细的教程后续也会将我的项目进行开源，今天先来讲一下YOLOV5的Labelimg标注。
labelImg查看图片标注
Dr_jiabin的博客
08-09 2845
2.打开labelImg，将open dir和change save dir设置为同一个目录。1.将xml标注文件和图片放在同一文件夹下。
【教程】如何使用Labelimg查看已经标注好的YOLO数据集标注情况
阿旭的博客
04-15 3855
【教程】如何使用Labelimg查看已经标注好的YOLO数据集标注情况
labelimg打开文件标注出现上次标注的痕迹
weixin_53001080的博客
05-17 1216
最后发现是新的数据集图片名称与上一次标注的数据集图片名称相同，对其名称进行修改后就不再出现上一次的标痕了。在标注时打开新准备的数据集准备标注，打开后老是出现上一次标注留下的标痕，如下图所示。
使用labelimg标注图片
plcsim1200的博客
11-28 9389
一.下载labalimg 百度云盘下载链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1UHs_wPmSZ_TSu54LYuiz3g 提取码：97qy 二.进行标注 1.打开labelimg.exe文件。 2.创建一个文件夹JPEGImages放需要标注的照片，Annotations放labelimg标注的标签。 3.打开存放照片的文件夹。 点击open Dir,选择照片文件夹JPEGImages。 点击Change Save Dir，选择标签文件夹Annotat.
使用labelimg进行图像标注，获得yolov所需数据集/xml标注文件转yolov5txt 脚本
yezlin的博客
11-08 1395
pip install -i 镜像源 包名，例如： pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple labelImg。注意保存格式从PascalVOC切换为YOLO后，只会将接下来标注的图保存为YOLO格式，已经保存为PascalVOC修改的图是不会自动切换为YOLO格式的。例如：pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple。
如何用labelimg查看已经标注好的信息
billy6668的博客
07-23 5918
6.但是现在还没有标签，下一步，点击左侧栏的第三个“Change Save Dir”，选择数据集对应标签的文件夹位置。在拿到含有标签的数据集后，如果想知道数据集的标注情况，可以打开labelimg。7.如果现在没有看到标签就点击“Next Image”，就会出现标签了。4.点击左侧“Open Dir”，选择你的数据集所在的文件夹。5.选择后，在页面会显示你的数据集图片。1.进入安装labelimg的环境。2.输入labelimg。3.打开的页面如下图。
数据标注的可视化——labelme、labelimg
Lcz971209的博客
02-27 1566
可视化
使用labelimg标注yolov5
06-28
### 回答1： 使用labelimg标注yolov5需要按照以下步骤进行： 1. 下载并安装labelimg软件，可以在GitHub上找到该软件的源代码并进行下载。 2. 打开labelimg软件，选择要标注的图片，并在左侧的工具栏中选择“Create RectBox”工具。 3. 在图片中选择要标注的物体，并用鼠标拖动出一个矩形框将其框起来。 4. 在矩形框下方的标签栏中选择该物体的标签，并在右侧的属性栏中填写该物体的其他信息。 5. 点击“Save”按钮保存标注结果，并将标注结果保存为yolov5所需的格式（如txt或xml格式）。 6. 将标注结果与原始图片一起放入yolov5训练集中，并使用yolov5进行训练和测试。 需要注意的是，在标注过程中要尽量减少误差，确保标注结果的准确性和可靠性。同时，要根据具体的应用场景和需求选择合适的标签和属性，以便更好地训练和测试yolov5模型。 ### 回答2： labelimg是一种标注工具，用于标注图像中的特定物体。其中，yolov5是一种基于深度学习的目标检测模型，能够在复杂背景下准确定位并识别物体。使用labelimg标注yolov5，需要以下步骤： 1. 下载labelimg工具并安装。该工具支持多种操作系统环境，包括Windows、Linux和MacOS。 2. 准备训练数据集，包括正样本（包含目标物体）和负样本（没有目标物体）。数据集需要按照一定规则组织，如每个图片应该有一个对应的XML文件，包含目标物体的位置和类别信息。 3. 使用labelimg打开数据集中的图片，通过标注工具手动画框选择目标物体，并设置所属的类别。同时，在右侧的XML编辑框中输入标注信息，可设置目标物体的坐标、宽度、高度和类别等。 4. 标注完一张图片后，保存标注信息并重复标注其他图片。需要注意的是，labelimg提供快捷键和自动保存功能，能够提高标注效率和准确性。 5. 标注完整个数据集后，将生成的XML文件导出到同一个文件夹中，并按照一定格式命名。在训练前，需要将数据集和标签文件统一转换为yolov5所需的格式，即txt文本格式，方便后续导入模型进行训练。 总的来说，使用labelimg标注yolov5需要一定的专业知识和技术基础，能够快速标注图片并生成训练所需的数据集。同时需要注意标注过程中的精度和准确性，以提高模型的检测效果和准确度。 ### 回答3： yolov5是一种目标检测算法，可以对图片或视频中的目标进行快速准确的检测和识别。要训练yolov5模型，就需要一个标注好的数据集。标注工具可以让我们快速准确地对图片进行目标标注，不仅可以加快训练速度，也可以避免模型产生错误。 LabelImg是一种开源的标注工具，支持多种文件格式，包括PascalVOC、YOLO和ImageNet等。它可以在Windows、Linux和Mac系统中运行，功能强大、易于使用。以下是使用LabelImg进行yolov5目标检测模型训练的步骤： 第一步：安装LabelImg工具。可以在官网下载，也可以在Github上直接clone。 第二步：准备数据集。先把需要检测的图片放在同一个文件夹下，再根据需要识别的目标，新建一份label文件，以xml格式保存在同一文件夹下。标注时需要把图片批量导入到标注工具中，一张一张进行标注。 第三步：打开LabelImg工具，在界面上方选择Open Dir…，在弹出的文件选择框中选中需要标注的图片所在目录，即可打开目标图片。 第四步：选择创建lable的格式，此处需要开启YOLO格式，选择YOLO->yolov5。 第五步：添加物体。选择Create RectBox，然后使用鼠标框选出需要标注的物体，接着弹出一个窗口，输入所选区域对应的物体类别、置信度等信息，最后保存标注信息。 第六步：在保存当前标注xml的同时，在同一文件夹下生成对应的txt文件。 第七步：进行批量标注。在界面上方选择 Next Image，即可切换至下一张需要标注的图片，重复以上操作即可。 第八步：批量转换。多张图片标注完成后，需要把xml与图片一起存储在同一个目录下，使用工具集中的转换程序进行批量转换即可，转换后得到的标注文件可以直接用于yolov5的训练过程。 以上就是使用LabelImg进行yolov5目标检测模型训练的步骤，需要注意的是标注时需要保持精准、快速的节奏，确保标注的数据质量和多样性，从而提高训练模型的准确性和鲁棒性。同时，需要充分利用yolov5模型的优势，调整模型的超参数和训练条件，进一步提高模型的性能。
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