Маркировка данных для обучения модели YOLOv5 на пользовательском наборе данных
Я использовал исходный код (ModifiedOpenLabelling), чтобы пометить свои изображения для обнаружения объектов Train YOLOv5.
Проблема в том, что после маркировки своих изображений я пытался обучить модель в roboflow, но не смог использовать аннотации изображений.
Мои аннотации находятся в текстовом файле в следующем формате:
2 0.3107142857142857 0.5509554140127388 0.30714285714285716 0.89171974522293
1 0.9696428571428571 0.39331210191082805 0.060714285714285714 0.7292993630573248
1 0.7241071428571428 0.5047770700636943 0.23035714285714284 0.9713375796178344
1 0.07946428571428571 0.4968152866242038 0.15892857142857142 0.9745222929936306
1 0.4982142857142857 0.5031847133757962 0.17857142857142858 0.9617834394904459
Когда я попытался загрузить в roboflow, было показано сообщение: Пожалуйста, добавьте текстовый файл labelmap (если он у вас есть), чтобы преобразовать числовые идентификаторы классов в удобочитаемые имена.
Кто-нибудь знает, как лучше всего сделать это преобразование или как я могу сделать карту меток?
Ответы 1
в этой статье объясняются карты меток: https://blog.roboflow.com/label-map/
Я бы предложил создать файл data.yaml. Обязательно обновите ссылки на пути к папкам для ваших наборов папок «поезд» и «проверка»; убедитесь, что поле «nc» (количество классов) соответствует количеству классов в вашем наборе данных; и обновите имена меток в списке.
Другой вариант — загрузить изображения в Roboflow, использовать Изменить классы для создания версии набора данных с именами классов, которые вы хотите, и продолжить свой проект оттуда, или экспортировать версию набора данных Modified Classes в новый проект и продолжить с постоянными «новыми» именами меток оттуда.
Кроме того, я настоятельно рекомендую продолжать маркировать новые проекты в Roboflow, поскольку у нас есть возможность принимать и преобразовывать наборы данных с аннотациями в 26 различных форматах: https://roboflow.com/formats.
- Преобразование форматов аннотаций (блог Roboflow)