目标检测怎么训练，理解了输入是图片对应的label标注了之后是怎么获取标注信息的

ccccdy。 2020-01-03 04:05:54

如图标注了是人，train的时候是如何获取这个框是人以及框的大小的信息的呢？
train中返回的数据形式长，宽，x，y，类别的概率这个是理解的，但是这些信息是怎么从label中得来的？

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本文介绍了目标检测标注工具LabelImg的安装与使用方法。首先详细说明了如何通过conda创建虚拟环境并安装LabelImg，然后讲解了图像数据集的准备工作，提供了中文路径处理的Python脚本。文章重点介绍了LabelImg的标注功能，包括常用快捷键的使用，并对比了YOLO、VOC和COCO三种数据格式的特点。特别针对YOLO格式的标注进行了详细说明，解释了其txt标签文件的结构和数值含义，通过具体示例展示了目标检测数据的标注规范，帮助用户快速掌握标注工具的使用方法。

在目标检测任务中，数据标注是一个重要的环节。LabelImg是一个开源的图像标注工具，广泛应用于生成YOLO格式的标注数据。本教程将详细介绍如何使用LabelImg进行标注，并导出适用于YOLO目标检测的数据格式。通过本教程，你应该能够熟练使用LabelImg进行YOLO格式的目标检测数据标注。LabelImg是一个功能强大且易于使用的工具，希望它能帮助你在目标检测任务中事半功倍。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。

欢迎大家关注笔者，你的关注是我持续更博的最大动力原创文章，转载告知，盗版必究 @[toc](目标检测使用LabelImg标注VOC数据格式和YOLO数据格式——LabelImg使用详细教程文章目录：) 1 LabelImg介绍与安装 1.1 Label介绍 github是目标检测数据标注工具，可以标注标注两种格式： VOC标签格式，标注的标签存储在xml文件 YOLO标签格式，标注的标签存储在txt文件中 LabelImg的github主页地址：点我，带你去>https://...

labelImg-master 是一个流行的开源工具，旨在简化和加速目标检测数据集的创建过程。它提供了一个直观的图形界面，允许用户通过绘制边界框和分配类别标签来注释图像，这对于训练计算机视觉模型至关重要。本章将介绍 labelImg 的基础功能和界面布局，为后续章节深入探讨如何创建和管理目标检测数据集，以及如何高效利用 labelImg 来优化数据标注工作流奠定基础。通过本章的学习，读者将获得对 labelImg 功能和优势的基本了解，为进一步学习和使用这款工具提供坚实的起点。

为了测试代码，本次迭代次数设置为10，因此本次总训练数量为810，unfreeze_batch_size为4，共训练10个epoch，总步长为2020。由此看出，训练的模型效果优秀。原理：YOLO 的预测是基于整个图片的，并且它会一次性输出所有检测到的目标信息，包括类别和位置。注--pascalVOC指的是标注图片后的文件类型是.xml（一般用），yolo指的是.txt格式。的框，只需要让物体的中心在这个框中就可以了，而不是必须要让整个物体都在这个框中；不同的表现，置信度高的比较粗，置信度低的比较细。

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