labelGo

一个基于labelImg与YOLOv5算法的半自动标注工具

通过现有的YOLOv5 Pytorch模型对数据集进行半自动标注

YOLOv5半自动标注功能演示

一键将YOLO格式标签转换为VOC格式标签功能演示

注意

如果遇到问题，欢迎在issue中提出

请提前将classes.txt放置于被标注数据集文件夹下

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

注意：该项目暂时仅支持YOLOv5的Version 5版本

使用方法

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.将目录中的/data/predefined_classes.txt文件的内容修改为你自己的类别

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