实例分割数据集的准备与标注

标注自己的数据集

准备工作

首先创建一个文件夹datasets_seg；
在其中创建一个子文件夹 images，将需要标注的图片（≥100张）放入images文件夹中；
在“images”同路径下新建一个名字为labels的文件夹，用来存放标注过程中生成的标签文件；
在“images”同路径下新建一个名字为xxx.yaml的空文件（如该数据集为口罩检测，则命名为mask_seg.yaml）；
准备好的数据集文件夹如下图所示：

标注数据

双击并运行label_Object_Mask.exe；
启动之后，这就是软件的界面：
打开需要标注的数据集文件夹datasets_seg，选择“当前文件夹”；
同样的选择并加载yaml文件，加载后如下图所示：
修改图片和标签相对路径为如下图所示：
点击“载入”，可以看到图片区域已经加载好了待标注图片；
请注意：如果该图片没有感兴趣的区域，不需要将该图片放到该数据集中
右边一栏“所有类型”当前什么也没有，可以自己编辑，但ID必须从0开始，逐个加1，标签名字必须是英文（如口罩分割一共一个标签，mask），添加所有要标记的标签；
添加完毕一定要如下图所示点击保存，然后点击OK，否则无法保存标签名字；

注意：后续如果新增了标签类型，即所有类型中新增了ID和名字，也请记得一定要点击保存。

开始标注

实例分割数据集的标注可以分为两种方式：使用AI标注和手动标注。通过勾选软件右下角的Use AI来选择使用AI标注，若未勾选则是手动标注。

使用AI标注

开始标注，将鼠标滑动到图片区域，单击需要标注区域的左上角开始标注，弹出选择点的类型对话框，选择point type为top left corner，点击确定，出现绿点，再单击标注区域的右下角，选择point type为bottom right corner，点击确定，出现蓝点，最后再单击标注区域，选择point type为included，并勾选不再显示此对话框，点击确定，出现红点，双击鼠标完成标注；
标注选项：可以通过程序的右下角，勾选不再显示此对话框，根据需求在程序的右下角选择point type：选择top left corner鼠标点击目标区域的左上角、选择bottom right corner鼠标点击目标区域的右下角、选择included后鼠标单击标注区域、当目标框住不需要标注的区域时，可以选择not included后鼠标单击不需要标注的目标区域；
区域标注：可以在标注区域多点红点，确保目标区域标注完整；
完成以后，双击标注区域，会弹出标签框，可以开始创建标签，也可在下拉框中选择对应标签，点击OK；
此时对象列表里面就有这个对象了；
如果图片中还有其他待标注物体，那么重复9，10两步。这个图标注好以后，点“保存一张图片”，就把标注信息存起来了，只要点击了“保存一张图片”了，关掉软件下次再继续标注也没问题。
点击左边“图片索引”向上箭头，点击OK标注下一张图片。
若有框错或者框对应的标签选错，则可在对象列表中选中该行，点击“删除标签”；
全部图片标注完成后，关闭label_Object_Mask；
此时打开labels文件夹，里面是多个txt格式的标签文件，文件名称与图片名称一一对应；
打开txt标签文件，里面的每一行代表图片中的一个多边形框。每一行从左到右依次是：种类序号（红框）、不规则框坐标（每两个为一个坐标，如[0.359375 0.314208]），用空格隔开；
打开xxx.yaml，可看到格式如下：

手动标注

开始标注，将鼠标滑动到图片区域，单击需要开始的区域开始进行开始标注，可以在感兴趣的区域使用多边形勾勒目标，双击鼠标完整本次区域的勾勒框选；
图片缩放：移动鼠标至图片区域，滑动鼠标滚轮可以实现图片的缩放；
图片移动：按ctrl+鼠标左键可以上下左右移动图片；
完成以后，会弹出标签框，可以开始创建标签，也可在下拉框中选择对应标签，点击OK；
此时对象列表里面就有这个对象了；
如果图片中还有其他待标注物体，那么重复9，10两步。这个图标注好以后，点“保存一张图片”，就把标注信息存起来了，只要点击了“保存一张图片”了，关掉软件下次再继续标注也没问题。
点击左边“图片索引”向上箭头，点击OK标注下一张图片。
若有框错或者框对应的标签选错，则可在对象列表中选中该行，点击“删除标签”；
全部图片标注完成后，关闭label_Object_Mask；
此时打开labels文件夹，里面是多个txt格式的标签文件，文件名称与图片名称一一对应；
打开txt标签文件，里面的每一行代表图片中的一个多边形框。每一行从左到右依次是：种类序号（红框）、不规则框坐标（每两个为一个坐标，如[0.359375 0.314208]），用空格隔开；
打开xxx.yaml，可看到格式如下：

常见问题

如在标注或训练过程遇到问题，可查看故障排除

如果您遇到了无法解决的问题，请联系我们的支持团队寻求帮助。联系邮箱： support@virobotics.net