[人工智能]实例分割Yolact边缘端部署 （一） 制作自己的数据集

制作数据集流程

• 公司如果有专门的数据部门，负责对数据进行收集、清洗和标注，那你就提交数据需求，等待数据就行。
• 如果没有，那就需要自己回流数据了:

• 按照数据类别均匀回流，假定有5个类别，每个类别收集1000张。
• 对数据进行清洗，删除一些空目标图片等。
• 利用标注工具(labelme等)进行目标轮廓的标注，和矩形框标注。
• 快捷方式：利用预训练模型对数据集图像进行推理，将结果保存成labelme格式，再用labelme工具打开进行标注微调。具体操作可参见->
• 将标注文件转换成COCO格式。

1 标注工具labelme

• 分割标注使用labelme，安装过程分为源码安装和exe安装，推荐源码安装，后面可以通过修改源码更高效地使用labelme。
• 标注时需要注意，每个目标需要标注轮廓和矩形框两个标签，并利用group_id进行匹配。便于后面转coco。

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