基于YOLOv10的半自动标注系统设计与实现

1. 引言

在计算机视觉领域，目标检测是一项基础而重要的任务，而高质量标注数据集是训练优秀目标检测模型的前提。传统的人工标注方式效率低下、成本高昂，因此半自动标注系统应运而生。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv10模型构建一个完整的半自动标注系统，包含UI界面设计和实际应用实现。

YOLOv10是Ultralytics公司于2023年推出的最新版本YOLO(You Only Look Once)系列目标检测模型，相比前代YOLOv8，在精度和速度上都有显著提升。我们将利用其强大的检测能力作为我们半自动标注系统的核心引擎。

2. 系统架构设计

2.1 整体架构

我们的半自动标注系统采用模块化设计，主要包含以下几个核心模块：

1. 图像管理模块：负责原始图像的加载、显示和保存
2. YOLOv10检测模块：执行目标检测并生成初步标注结果
3. 标注编辑模块：提供人工修正标注的功能
4. 数据导出模块：将标注结果转换为标准格式(如COCO、VOC等)
5. 用户界面模块：提供友好的图形交互界面

图表

代码

下载

用户界面

图像管理

检测控制

标注编辑

YOLOv10检测

标注生