MMCV中mmsegmentation数据集制作

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

目录

数据准备

一、下载MMCV中的mmsegmentation-master包

二、使用步骤

1.将data文件夹保存到mmsegmentation-master的目录中 

2.将data文件夹中的cell图片用labelme进行标签制作

总结

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数据准备

准备数据图片文件data,该文件夹只包含cell图片。

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一、下载MMCV中的mmsegmentation-master包

下载MMCV中的mmsegmentation-master包，github网址如下：open-mmlab/mmsegmentation at master (github.com)

下载mmsegmentation-master时注意查看安装指南，下载相关的依赖

二、使用步骤

1.将data文件夹保存到mmsegmentation-master的目录中 

2.将data文件夹中的cell图片用labelme进行标签制作

经过labelme制作标签的图片都会生成一个json文件，将该cell文件复制到labelme-main的semantic-mmsegmentation文件夹中，打开labelme2voc.py文件

 指定需要输入的三个参数:
1.打好标签的数据文件夹cell

2.输出voc存放的文件夹（自己创建的my_cell_voc，放在py程序的同一个文件夹下）

3.标签文件（cell_labels.txt）

根据labelme-main中的labels.txt文件自己创建一个cell_labels.txt文件

 运行py程序，生成my_cell_voc文件，将其复制到MMCV的mmsegmentation-master 的data文件夹中，此时包含cell文件和my_cell_voc文件

在my_cell_voc目录下新建train.txt，val.txt，text.txt三个文本，内容为训练集的图片名，验证集的图片名以及测试集的图片名

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总结

以上就是分割图像数据集的制作，以及运用labelme自带的脚本，将其转换成VOC数据格式