将labeme转换成yolov7-segmention支持的数据集格式

FL1623863129 2023-01-13 00:07:42

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将labeme转换成yolov7-segmention支持的数据集格式	本节主要介绍如何使用脚本转换到yolov7实例分割所需要的数据集格式

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labelme标注图像生成的json格式： { "version": "3.11.2", "flags": {}, "shapes": [# 每个对象的形状 { # 第一个对象 "label": "malignant", "line_color": null, "fill_color": null, "points": [# 边缘是由点构成，将这些点连在一起就是对象的边缘多边形 [ 371, # 第一个点 x 坐标 257 # 第一个点 y 坐标 ], ... [ 412, 255 ] ], "shape_type"

【内容概要】: LabelMe智能标注版是一款集成SAM（Segment-Anything Model）的高级图像标注工具，专为AI项目设计。它不仅提供传统的手动标注功能，还融入自动化标注支持，利用SAM模型初步识别图像中的目标区域，显著加快标注效率。用户可交互式调整模型预测，实现精准标注，导出多样化数据格式，无缝对接各类机器学习与深度学习框架。【适用人群】: 该工具面向AI研发团队、计算机视觉工程师、数据科学家、机器学习研究员、图像处理专业人士以及对图像数据集有精细化标注需求的学生与教师，特别是追求高效标注流程与高质量数据集构建的用户。【使用场景】: 广泛适用于自动驾驶、医疗影像分析、无人机监测、卫星图像处理、生物多样性研究、安防监控、电子商务商品识别等领域的图像数据预处理。特别适合大型图像数据集的快速标注项目，或需要高精度物体轮廓细节的复杂场景标注工作。【目标】: 通过结合用户指引的智能辅助标注与人工审核调整，显著减少手动标注时间，提升标注精度与一致性，简化AI模型训练数据准备流程，加速算法研发周期，助力实现更高效、更准确的计算机视觉模型训练与应用部署。

这是一个可以将labeme标注的json文件转换成标准的coco json格式，转换后可以方便用于目标检测，实例分割，图像分割训练。注意这个软件只能在windows10 x64上使用，由于软件加壳，部分软件可能会误报，没有病毒请放心使用，如果不信可以不用哦。这个软件通过界面操作，傻瓜式操作不需要写代码，一键即可转成。

资源包括标注工具labelme源码以及二次开发新加入的功能

打包生成labelme文件后，点击exe运行后闪退，拖入cmd运行后报错：Failed to execute script xxxx yml 的解决办法

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