如何进行Yolo系列目标检测数据集的制作（新手篇

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前言

本人最近正在学习Yolov8算法，纯纯小白背景，写这篇文章的目的也是为了当作一个学习笔记，记录自己的学习内容。
使用到的工具是：LabelImg对图片样本进行标记
制作的数据集是：无畏契约数据集（参考优快云上的一位博主），用来检测敌人的身体和头部

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LabelImg介绍

labelimg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，简单好用。（第一次操作的时候把 LabelImg的I（大写i）mg看成了l（小写l）mg…）

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一、图片制作

我们制作无畏契约数据集，肯定首先要先获取到游戏内的图片。
通过电脑截图就可以，然后将图片均放到一个文件夹里即可。
如下图，利用微信截图

将所有的图片放在一个文件夹里，命名为 valorant140\images （下图数据集来源于优快云上名为Codestar_pq的博主）

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二、安装LabelImg

通过Pycharm命令行安装LabelImg:

pip install labelimg

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三、开始数据标注

• 创建初始文件

创建一个classes.txt文件，里面存放标注类别，每个类别占一行

enemy  敌人
e_head  敌人的头
teammate  队友
t_head  队友的头

再创建一个labels的文件夹，存放标注后的标签。如下图所示，这样就可以开始标注了。

• 开始标注

首先，在Pycharm终端，我们进入到classes.txt文件所在目录。路径部分修改到自己对应的位置即可。

cd /d D:\yolo_study\ultralytics-main\valorant140

在此路径下，打开LabelImg

labelimg ./images ./classes.txt

图片上这里写错了… “labelimg ./images ./classes.txt”是正确的

打开Labelimg后，修改保存路径到labels，并将标注格式转为yolo形式。

点击“Create RectBox”，选择需要标注的部分，然后选择对应的标签即可。W 为标注框，A和D分别为上一张和下一张图，标注完按control+s保存。

标注后的信息，以.txt格式保存在labels目录下。

标注信息如下所示：

至此，就完成了数据集的制作。

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总结

以上就是数据集的制作过程，仅仅是为了记录学习过程，如果被认为有抄袭，侵权等行为，私信我一秒修改。
本人纯小白，所以可能写的很肤浅。
基于这个无畏契约数据集的训练，预测等后续操作，等我学明白了再记录。