使用labelme标注自己的语义分割数据集

FL1623863129 2023-01-13 00:07:41

课时名称	课时知识点
使用labelme标注自己的语义分割数据集	本节主要介绍如何使用labelme标注自己的语义分割数据集

...全文

23 回复打赏收藏举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

相关推荐

DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法，可对物体进行像素级分割。本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作数据集，并使用DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像语义分割应用。本课程有两个项目实践： (1) CamVid语义分割：对CamVid数据集进行语义分割 (2) RoadScene语义分割：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割 本课程使用TensorFlow版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装deeplab、数据集标注、数据集格式转换、修改程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。本课程提供项目的数据集和Python程序文件。下图是使用DeepLabv3+训练自己的数据集RoadScene进行图像语义分割的测试结果：

制作自己的语义分割数据集图像标注工具labelmelabelme安装labelme使用json文件转化为标签 语义分割是计算机视觉的任务之一。本人刚接触这方面不久，在制作自己的语义分割数据时遇到了一些问题，查询大量的文章才得以解决。这里自己做了一些总结，方法比较基础，但亲测有效。图像标注工具labelme 首先，我们得有一些原始图片，然后通过labelme标注后得到json文件，接下来我们需要做的是将json文件转换为可用于训练的标签集。 labelme安装 labelme是一种图像标注工具。可以通过pi

【语义分割】用Pytorch deeplabv3+ 训练自己的数据参考博文 PYTORCH 语义分割DEEPLABV3+ 训练自己的数据集 从数据准备到模型训练在做实例分割或语义分割的时候，我们通常要用labelme进行标注，labelme标注的json文件与coco或voc数据集已经标注好的json文件的格式和内容有差异。如果要用这些数据集的信息，就要对json文件进行修改和转换。参考这两篇博文： 语义分割数据集详解（PASCAL-VOC2012，Vocbenchmark，Cityscapes） lab

参考：图像语义分割标注工具labelme制作自己的数据集用于mask-rcnn训练 1.安装 labelme（标注mask数据集用的）github地址 python3环境 pip install pyqt5 pip install labelme 建议使用国内镜像： pip install pyqt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pi...

最近有一个工作需要使用Unet的语义分割结果作为上游任务，语义分割数据集需要自己制作，特此记录一下。 1、下载labelme 第一步当然是下载labelme工具，主要有两种方式： 1. 系统下可执行程序，如Win下的exe 2. python脚本，通过执行python脚本运行程序，好在labelme已经被打包成为pip包这里就不展开了，下载、使用方法，官方讲的比我详细：labelme下载传送门 2、标注完成之后目录结构大概这样：其中标注完之后的原图放在befor

发帖

卢未来的课程社区_NO_2

2

社区成员

43

社区内容

计算机应用软件开发，长期致力于研究图像算法，人工智能算法，边缘部署，算法落地研究

社区管理员

加入社区

帖子事件

创建了帖子

2023-01-13 00:07

社区公告

暂无公告