实例分割Yolact边缘端部署 (一) 制作自己的数据集
制作数据集流程
- 公司如果有专门的数据部门,负责对数据进行收集、清洗和标注,那你就提交数据需求,等待数据就行。
- 如果没有,那就需要自己回流数据了:
- 按照数据类别均匀回流,假定有5个类别,每个类别收集1000张。
- 对数据进行清洗,删除一些空目标图片等。
- 利用标注工具(labelme等)进行目标轮廓的标注,和矩形框标注。
- 快捷方式:利用预训练模型对数据集图像进行推理,将结果保存成labelme格式,再用labelme工具打开进行标注微调。具体操作可参见->
- 将标注文件转换成COCO格式。
1 标注工具labelme
- 分割标注使用labelme,安装过程分为源码安装和exe安装,推荐源码安装,后面可以通过修改源码更高效地使用labelme。
- 标注时需要注意,每个目标需要标注轮廓和矩形框两个标签,并利用group_id进行匹配。便于后面转coco。

2 认识coco格式
- Yolact源
本文介绍了如何制作实例分割数据集,特别是针对Yolact模型。首先,通过labelme工具进行标注,接着理解COCO数据集格式,最后将标注的json文件转换为COCO格式。内容包括标注工具的使用、COCO格式的解析以及转换代码的关键逻辑。
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