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Mask R-CNN检测和实例分割标注方法

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Mask-R-CNN-Detection-and-Segmentation-annotations

Mask R-CNN Detection and Segmentation annotations way

检测分割在一起标注,使用labelme软件。 Labelme在Windows下的安装

  1. 打开Anaconda命令行工具
  2. 执行 conda create --name=labelme python=3.6
  3. 执行activate labelme
  4. 执行 conda install pyyaml
  5. 执行 pip install labelme
  6. 执行 labelme 

安装完成后就可以进行标注。标注完会对应每个图片生成一个json文件,里面就是每张图的标注信息。

分好训练集和验证集,就可以分别生成最后所用的训练标注文件和测试标注文件。 使用写好的python代码将json文件转换成coco数据集格式的文件即可。

我将代码做了一些修改,诸如标注区域面积的计算、图片名的获得等。

原版大神代码传送门: https://github.com/wucng/TensorExpand/blob/master/TensorExpand/Object%20detection/Data_interface/MSCOCO/labelme2COCO.py

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