YOLO-Darknet实战(二):使用LabelImg制作目标检测数据集

这篇博客介绍了如何使用LabelImg工具为YOLO-Darknet目标检测模型创建数据集。内容包括LabelImg的介绍、软件界面及功能键解析,以及详细的标注过程和快捷键使用指南。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、LabelImg 介绍

LabelImg 是一款便捷的数据集标注工具,可用于手动标注目标框的位置和类别,非常适合目标检测数据集的标注。

下面提供的是windows下的LabelImg安装包,安装非常容易,下载后直接右键安装运行即可使用。

LabelImg下载链接:https://pan.baidu.com/s/1JLTAE6pCENts5YNDqvM5eQ?pwd=olv0 提取码:olv0

二、软件界面介绍

如图所示,下面是LabelImg打开的界面。图中红色框内的按钮是常用的功能键。
在这里插入图片描述
下面分别进行介绍主要功能键的作用:

  • Open 打开单张图片
  • Open Dir 打开数据集图片所在的文件夹
  • Change Save Dir 更改标注文件xml存放的位置。如果不设置,会默认保存在标注图片所在的文件夹
  • Next Image 标注完一张图片后,
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