使用roboflow标注自己的实例分割数据集

FL1623863129 2023-01-13 00:07:41

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使用roboflow标注自己的实例分割数据集	本节主要介绍如何利用roboflow网站去标注自己的实例分割数据集

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工地数据集，总共二十余类别包含正常物体检测，小目标检测。

yolov7自定义数据实例分段自定义数据标签我使用roboflow进行数据标记。Segmentation 的数据标注将是一个 Polygon 框，而用于对象检测的数据标注将是一个边界框转到链接并创建新工作区。确保使用 roboflow 帐户登录。单击创建工作区后，您将看到如下所示的弹出窗口以上传数据集。单击上传数据集，roboflow 将要求输入工作区名称，如下所示。填写该表单，然后单击“创建私有项目” 注意：请确保在下图中选择实例分段选项。 -您现在可以上传您的数据集。上传文件后，您可以单击“完成上传”。 Roboflow 会要求您将图像分配给某人，单击“分配图像”。之后，您将看到如下所示的选项卡。单击“未注释”选项卡中的任何图像，然后就可以开始标记了。注意：按 p 键，然后绘制用于分割的多边形点完成标记后，您可以导出数据并按照下面提到的步骤开始训练。定制培训按照上述结构将（分割自定义标记数据）移动到“yolov7-segmentation\data”文件夹中。从链接下载权重并移动到 yolov7-segmentation 文件夹。转到终端，然后运行下面

roboflow标注检测，分割数据集

众所周知，yolov7不仅仅是一个目标检测框架，现在已经集成姿态检测，实例分割。让我们在cv领域多出一个非常实用深度学习算法框，本课程主要针对实例分割做自己的数据集训练，不对目标检测和图像分类训练做讲解，请同学注意一下本课程主要内容，可以先观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。本课程将带您进入yolov7面向实例分割框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。学会如何使用roboflow或者labelme标注自己实例分割数据集。学会如何训练和测试自己实例分割模型。yolov7入门者和初学者。

为了让YOLOv8能够有效地识别我们自己的应用中的物体，我们需要根据自身的需求准备大量的训练数据，而构建自定义数据集是一个非常耗时耗力的过程，为了提升制作数据集的效率，我们可以使用官方推荐的开源工具——Roboflow。YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测、图像分割和姿态识别模型的最新版本，与之前的版本相比，YOLOv8可以更快速有效地识别和定位图像中的物体，以及更准确地分类它们。（5）选择工程类型，填写名称，类别名称，我选择的是类型是分割。（9）开始标注，我这里选择的是分割。

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