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通过现有的YOLOv5 Pytorch模型对数据集进行半自动标注
现已支持最新版本YOLOv5以及classes.txt的自动生成
如果遇到问题,欢迎在issue中提出。
标注文件保存位置与图片文件夹相同。
推荐使用的Python版本:Python3.8。
建议使用conda环境进行操作。
该项目完全免费,不会且禁止进行任何商业出售。
该项目已支持最新版本YOLOv5,如需要使用支持YOLOv5 version5的旧版本,可以在Release中找到旧版本代码。
切换中文版本请编辑\libs\stringBundle.py,注释第52行,取消注释54行。(原理:":/strings"替换为":/strings-zh-CN")
1.从 git 中获取项目
git clone https://github.com/cnyvfang/labelGo-Yolov5AutoLabelImg.git
2.切换操作目录到工程目录
cd labelGo-Yolov5AutoLabelImg
3.配置环境
pip install -r requirements.txt
4(可选).变更成中文版,请编辑\libs\stringBundle.py,注释第52行,取消注释54行。
5.启动应用程序
python labelGo.py
6.点击“打开目录”按钮选择存放图片的文件夹
7.点击“自动标注”按钮确认信息无误后选择已训练的yolov5 pytorch模型完成自动标注
8.根据实际要求,对自动标注结果进行调整后保存即可
感谢tangtang666提交的针对最新版YOLOv5的支持
感谢Iceprism对中文版Bug的修复
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