该脚本将 LabelMe 输出的 JSON 格式转换为 YOLO 系列所需的文本格式

Labelme2YOLO 是将 LabelMe 的 JSON 格式转换为 YOLOv5 数据集格式的强大工具。该工具也可以用于 YOLOv5/YOLOv8 分割数据集，如果您已经使用 LabelMe 制作了分割数据集，则很容易使用此工具帮助转换为 YOLO 格式的数据集。将数据导出为YOLO多边形注释（用于YOLOv5和YOLOV8分割）。现在您可以选择标签文本的输出格式。两个可用的替代项是 和 bounding box （） 。polygon bbox 在计算机视觉领域，标注工具的使用是数据准备的重要环节，而数据格式的转换则是在不同模型训练前的必要步骤。LabelMe是一种流行的图像标注工具，它允许用户通过绘制多边形对图像中的对象进行标记，生成的标注信息以JSON格式存储。YOLO（You Only Look Once）系列模型是一种广泛使用的实时目标检测算法，其数据集格式与LabelMe的格式不兼容。因此，需要一个转换工具来桥接二者之间的差异。 Labelme2YOLO正是为了解决这一需求而开发的脚本工具。它能够将LabelMe导出的JSON标注文件转换为YOLO系列模型所需的文本格式。具体而言，这一工具支持YOLOv5和YOLOv8数据集格式的转换，尤其适用于YOLO系列模型在分割任务中的应用。YOLOv5和YOLOv8作为同一模型的后继版本，在算法和性能上不断优化和提升，但它们在处理标注数据时，需要将图像中的每个目标用边界框（bounding box）或分割多边形（polygon）表示出来。 使用Labelme2YOLO工具，用户可以轻松地将他们用LabelMe制作的分割数据集转换成YOLO所需的格式。该工具不仅适用于目标检测任务，还能够处理目标分割任务中的数据转换。在转换过程中，用户可以自由选择输出的标注格式是使用多边形注释（polygon）还是边界框（bounding box），以满足不同YOLO版本模型的要求。这为研究者和开发者在训练YOLO模型时提供了极大的便利，减少了数据预处理的工作量，加快了模型开发的进程。 在实际应用中，首先需要在LabelMe中对图像进行详细的标注工作，每个对象的轮廓用多边形精细地标出。完成标注后，将这些数据以JSON文件格式导出。之后，运行Labelme2YOLO脚本，输入相应的JSON文件，脚本会解析这些多边形标注，并将其转换为目标的中心点坐标和宽高信息，这些信息以YOLO格式要求的文本文件形式输出。这样，数据就可用于YOLO系列模型的训练了。 值得注意的是，转换后的数据集格式不仅限于训练新模型，还能用于对已有模型进行微调或者迁移学习。特别是在进行迁移学习时，标注数据的转换工作尤为重要，因为它可以确保模型在不同数据集上的一致性和准确性。此外，该工具的开发也考虑到了灵活性和扩展性，未来可能会加入对更多数据集格式的支持，以及增强与其他图像标注工具的兼容性。 Labelme2YOLO作为一个高效的转换工具，极大地简化了从LabelMe标注数据到YOLO模型训练数据的转换过程，为深度学习研究和应用提供了有力的支持。它不仅提高了数据处理的效率，而且使得更多的研究者和开发者能够更加专注于模型的开发和优化，而无需在数据格式转换上耗费过多的时间和精力。