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有时我们会把特征工程和数据集的标注弄混淆#xff0c;在普通的机器学习项目中#xff0c;我们需要进行特征工程#xff0c;但是在深度学习项目过程中#xff0c;我们需要进行数据标注工作。
标注工具
在本案例中#xff0c;使用的是开源的标注工具Labelme在普通的机器学习项目中我们需要进行特征工程但是在深度学习项目过程中我们需要进行数据标注工作。
标注工具
在本案例中使用的是开源的标注工具Labelme生成格式为yolo格式的标准文件。
在人工智能的深度学习项目中数据标注是一个非常重要的环节它涉及到将原始数据转化为机器学习算法可以理解和学习的形式。下面是一些常用和重要的开源数据标注工具以及它们的使用方式、重要步骤和数据格式。
LabelImg
LabelImg是一个图形图像标注工具它支持多种标注形式包括矩形框、多边形、线段、关键点等。使用LabelImg进行标注的步骤大致如下
1导入图像数据将需要标注的图像数据导入到LabelImg中。
2创建标注任务设置标注任务的名称、描述、标签等信息。
3进行标注使用LabelImg提供的标注工具对图像进行标注。
4导出标注数据将标注数据导出为特定格式的文件如PASCAL VOC、YOLO等。
LabelImg支持的数据格式包括PASCAL VOC、YOLO、COCO等这些格式都是深度学习领域常用的数据格式。
VIA (VGG Image Annotator)
VIA是VGG发布的图像标注工具它支持对象检测、图像语义分割和实例分割等标注任务。使用VIA进行标注的步骤大致如下
1上传图像数据将需要标注的图像数据上传到VIA的服务器上。
2创建标注项目设置标注项目的名称、描述、标签等信息。
3进行标注使用VIA提供的标注工具对图像进行标注。
4导出标注数据将标注数据导出为JSON格式的文件。
VIA支持的数据格式为JSON其中包含了图像的元数据、标注信息和标签等信息。
CVAT (Computer Vision Annotation Tool)
CVAT是一个高效的计算机视觉标注工具它支持图像分类、对象检测、图像语义分割、实例分割等多种标注任务。使用CVAT进行标注的步骤大致如下
1上传图像数据将需要标注的图像数据上传到CVAT的服务器上。
2创建标注任务设置标注任务的名称、描述、标签等信息。
3进行标注使用CVAT提供的标注工具对图像进行标注。CVAT支持多人协作标注可以提高标注效率。
4导出标注数据将标注数据导出为特定格式的文件如COCO、PASCAL VOC等。
CVAT支持的数据格式包括COCO、PASCAL VOC、YOLO等这些格式都是深度学习领域常用的数据格式。此外CVAT还支持视频数据标注和本地部署可以满足更多的需求。
对于以上这些工具使用方式都相对直观一般都会有详细的用户指南和教程可供参考。在使用过程中需要注意的是要保证标注的准确性和一致性这样才能训练出高质量的深度学习模型。同时对于大规模的数据标注任务可以考虑使用多人协作的方式进行标注以提高效率。
此外有2个标准工具LabelImg和Labelme我们常弄混淆。
LabelMe和LabelImg是两个不同的图像标注工具它们各自具有独特的特点和功能。
LabelMe是由麻省理工学院MIT的计算机科学和人工智能实验室CSAIL研发的图像标注工具。它主要用于创建计算机视觉和机器学习应用所需的标记数据集支持多种标注类型如矩形框、多边形、圆形、多段线、线段、点等可以用于目标检测、图像分割等任务。此外LabelMe还可以用于视频标注生成VOC格式和COCO格式的数据集。它的源代码已经开源并且可以在服务器上安装使用是一个在线的Javascript图像标注工具可以在任意地方使用不需要在电脑中安装大型数据集。
LabelImg也是一款开源的图像标注工具它的标签可用于分类和目标检测其注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件。它使用Python编写并使用QT作为其图形界面。
主要区别如下
开发背景LabelMe由知名的麻省理工学院MIT的计算机科学和人工智能实验室CSAIL研发而LabelImg则可能由不同的开发团队或组织开发。功能和用途虽然两者都用于图像标注但LabelMe支持更多的标注类型并且可以用于视频标注而LabelImg则更专注于图像分类和目标检测任务。数据格式LabelMe可以生成VOC格式和COCO格式的数据集而LabelImg的注释则以PASCAL VOC格式保存为XML文件。使用方式LabelMe是一个在线的Javascript图像标注工具可以在任意地方使用而LabelImg则是基于Python和QT的桌面应用程序。
总的来说LabelMe和LabelImg虽然都是图像标注工具但它们在开发背景、功能和用途、数据格式以及使用方式等方面存在一些差异。选择哪个工具取决于具体的项目需求和个人偏好。
这2个文件都支持使用yolo格式来存储文件我们在本案例中也选择这个文件格式。
在YOLO的标注文件中通常会包含以下几个部分 图像文件这些是原始的图像文件通常以JPEG或PNG格式存储。 标注文件对于每个图像都会有一个与之对应的标注文件通常以.txt为扩展名。这个文件包含了图像中每个对象的边界框坐标和类别ID。在YOLO格式中这个文件的每一行代表一个对象包含以下信息对象类别ID、对象的中心点x坐标、对象的中心点y坐标、对象的宽度、对象的高度。这些信息都是相对于图像的宽度和高度的比例值并且是按空格分隔的浮点数。 classes.txt这个文件包含了数据集中所有类别的列表每个类别占一行。这个文件用于将类别ID映射到实际的类别名称。例如如果classes.txt中的内容是 person bicycle car ...那么类别ID 0就对应着person类别ID 1对应着bicycle以此类推。
在开源工具中能够处理YOLO格式的工具很多但具体哪一个工具生成了包括classes.txt的YOLO格式标注文件并不是由文件格式本身决定的而是由使用该工具的用户或开发者决定的。许多标注工具都支持导出为YOLO格式同时附带一个classes.txt文件来指明类别。 我们存储为的格式是 标注文件每行表示一个矩形框;含义分别是:类别编号、中心点x坐标、中心点y坐标、框体宽度、框体高度;数值是根据图片宽高归一化后的数据所以是0~1之间的小数。
classes.txt:存放标注的所有类别。本案例中做了简化就是traffic一个类别。
抽查
抽查比例由具体任务决定由于本案中的检测任务较为简单我们抽查1%即 100 张。
数据集拆分
将所有数据按照8:2的比例拆分为训练集(8000张)与测试集(2000张)。注意标注文件也应当对应拆。
训练集将提供跟算法组用于模型训练测试集将提供给测试组用于验证数据的泛化效果。
要用随机采样的方式划分确保独立。
2个集不要有1张重合的。这是非常重要的概念。本认证考试中也特意有这样的考题。
待续
