YOLO数据集的制作与标注工具Labelimg的注意细节_yolov8 创建数据集要自己一个一个标注吗

#yolov8, #自制数据集

1.数据集制作

        遵守的原则是一张图片中的全部目标只能标注一次，不能漏标，也不能重复标注，不然可能会在训练中出现问题。制作数据集的工具有ROBOFLOW，这是一个YOLOV8官方提供的一个标注工具，同时也可以进行数据增强以及训练数据集，缺点是需要梯子才可以使用，而且有一定的限制，可能要收费使用，第二种就是今天要介绍的LabelImg软件，它是一个免费开源的标注工具，很好用，但是有一些细节需要大家注意。

2.LabelImg的介绍

        下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg

首先我们需要安装anaconda，然后我们进入anaconda prompt中，使用命令行安装LabelImg:

        conda install labelimg

激活labelimg:

        conda activate labelimg

显示一些样式代表激活成功：

然后输入labelimg,会激活该软件，如下所示：

然后在桌面上创建一个dataset文件夹，把需要标注的图片放进去，我建议放桌面，容易找，其他位置都可以，再创建一个Annotations用来存放我们标注好的图片，开始前先选中view中的自动保存，防止忘记保存。

点击上图的Open dir就可以打开我们的数据集图片，然后点击下面的Change Save Dir,就可以更改标签的保存地址，再下面的yolo,点击后可以选择yolo格式和VOC格式的标签。

3.注意事项（重点）

        1.在我们标注图片的时候千万不可以关闭anaconda prompt软件，否则就需要重新进行标注。

        2.已经选择好标签的文件夹不可以点击修改，点击后也会打断，重新标注。

        3.不可以修改标签文件夹的名称，也会打断标注。

        4.标注期间不可以关闭电脑。

以上都是本人遇到的问题，如果你弄错了需要如何解决，以下是解决办法，因为出错的原因是以上一个失误都会导致我们的标签分类重新分配，那么我们标注的图片分类就会发生改变比如我的标签分类是：

小汽车下标为0

大卡车下标为1

自行车下标为2

货车下标为3

如果我们重新打开软件就会发现，我们此时标注的分类就没有了，你如果第一张对货车的标注在你完成后就会变成0，前面的标注为3，现在是0，就无法进行分类训练，我们只需要在原来的基础上找到四种车的分类，按照原来的顺序进行一次标注后，就可以重新回到已经标注到的图片进行，这样就不会打乱原来的标签分类，可以有效进行训练。