美文网首页
语义分割数据集制作(借助labelme)

语义分割数据集制作(借助labelme)

作者: 是我真的是我 | 来源:发表于2021-08-05 17:24 被阅读0次

1、安装labelme

在虚拟环境中输入下述命令:

# 安装pyqt:
conda install pyqt
# 安装labelme:
pip install labelme -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、标注

使用labelme进行标注


标注图

3、获取掩码图像

在当前虚拟环境中运行如下代码


数据目录示例
"""最后得到的文件如上图 b_json 目录所示"""
import glob
import os

data_folder = r"datasets"  # 如上图所示

for json_file in glob.glob(data_folder + "\*.json"):
    os.system("labelme_json_to_dataset " + json_file)

可获得分割数据集数据,如下所示:


PNG图像

注:
若出现 【TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index】 错误,可在PIL / Image.py Line:1712 data = bytes(data) 上面添加代码:data = data.tolist() 解决

参考
深度学习图像标注工具-Labelme - 知乎 (zhihu.com)
语义分割数据集(多分类)制作 - 简书 (jianshu.com)
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index · Issue #453 · wkentaro/labelme (github.com)

相关文章

  • 语义分割数据集制作(借助labelme)

    1、安装labelme 在虚拟环境中输入下述命令: 2、标注 使用labelme进行标注 3、获取掩码图像 在当前...

  • 第一次语义分割实践

    一. 制作自己的数据集 (1)安装labelme,然后在终端运行labelme,选择图像: 使用 对图像目标区域...

  • 语义分割

    (一)语义分割和数据集 (1)什么是语义分割? 语义分割将图片的每一个像素分类到对应的类别。神经网络能够在像素级别...

  • 4种语义分割数据集Cityscapes上SOTA方法总结

    摘要:当前语义分割方法面临3个挑战。 本文分享自华为云社区《语义分割数据集Cityscapes上SOTA方法总结[...

  • 常用数据集介绍及转换

    研究背景 在深度学习中常用的数据集进行归纳和总结 语义分割的数据集 1、COCO 数据集 COCO(Common ...

  • u-net小结

    什么是语义分割 对图片的每个像素都做分类。较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO 。深度学...

  • CVPR2019|In Defense of Pre-train

    用于道路驾驶的实时语义分割 Abstract 在要求苛刻的道路驱动数据集上, 语义分割方法最近取得了成功, 激发了...

  • 语义分割数据集介绍

    1.cityscapes 1)https://blog.csdn.net/avideointerfaces/art...

  • Detectron2 maskRCNN训练自己的数据集

    摘要:使用Detectron2 来训练一个mask RCNN实例分割的模型。数据集用labelme标注,最后转为c...

  • labelme数据集制作成coco数据集

    1.labelme制作样本生成每个图像的json文件 2.将生成的json文件和原始图像jpg,放入同一个文件夹中...

网友评论

      本文标题:语义分割数据集制作(借助labelme)

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/fyamvltx.html