超级方便的yolo数据集标记工具——Roboflow

        因为有打标需要，查询了网站内大部分训练数据集的教程，发现很多都使用labelimg制作，但如果我们需要画框的数据过多，有上千张并且每张都有两个以上的不同目标存在，那么使用传统工具labelimg人工勾画效率是很慢的，所以在这里介绍另外一个能够ai快速标记的工具——Roboflow.

个人使用的是ubuntu系统，因为这个工具是网站所以任何系统都是兼容的。

使用前提：科学上网！！

接下来就教给大家如何使用👇

一、注册自己的账号

 进入官网Sign in to Roboflow

二、创建Project，上传图片打标

点击左侧的projects进入界面，接着点右上角的new projects

接下来给自己的数据集起个名字，在Annotation Group处添加类别(多个识别目标先填一个，在打标的界面加剩下来的类别)，其他选项不用更改。

然后上传需要的图片

上传成功，选择个人标记模式

接下来进入界面

先标记一个，之后利用右侧ai工具辅助，一次框多个

点击右侧第二部分最后一个图标——box prompting

（除此以外，还有能够根据物体轮廓及多线条进行标记的工具，有需要的可以尝试一下，这里不赘述）

可以发现直接用会有误框误标的情况，我们需要将置信度调高到一定值，再将类别标记改正

同时也可以根据需要，对框的大小进行调整

改好后不必理会，直接点击下一张

然后就会发现ai根据上张图片的标记结果，对新图片进行了判断，不过还是会出现标记错误的情况，再改正即可。

我这个数据集只操作了五六张就已经可以做到正确率95%了，只需要再进一步检查和调整框的大小。

三、保存数据集至本地

将图片全部标记之后，直接退出打标界面（左上角退出）

将图片传到右边数据集里面（我这里建了个新的演示一下过程，就不全标了）

然后点击左侧的Versions,选择继续

第四步是对数据集进行扩充的操作，部分需要会员，普通用户一次只能添加一种效果

第五步是选择扩充的倍数，这个看需求来，然后点击create就可以了。

接下来将数据集下载到本地（光标处）

注:可以看到下面有权重划分的功能，我都是下好全部的之后用脚本划分的，这步看个人情况来

选择自己需要的类型和格式，勾选下载到电脑之后，继续就可以了

之后开始本地下载

下载完成后解压，这样一个数据集就快速完成啦，整体下来会比使用传统的工具人工打标效率高上不少，再也不怕打标达到深夜了T~T

本篇教程结束！欢迎大家留言交流～

最后祝我的PSL宝宝天天开心～(๑•̀ㅂ•́)ﾉ➹♡爱你!