人工智能——計算機視覺方面的主要任務有四個：圖像分類、目标檢測、語義分割、實例分割。每一個任務的數據格式要求都是不一樣的。

圖像分類标注是一項最基本最簡單的标注任務。用戶隻需要将屬于同一類的圖片放在同一個文件夾裡即可。它的目錄結構如下：

MyDataset/ # 圖像分類數據集根目錄 |--dog/ # 當前文件夾所有圖片屬于dog類别 | |--d1.jpg | |--d2.jpg | |--... | |--... | |--... | |--cat/ # 當前文件夾所有圖片屬于cat類别 | |--c1.jpg | |--c2.jpg | |--... | |--...

目标檢測數據标注可以使用labelimg或labelme标注工具。labelimg 是一個矩形标注工具，而labelme可以支持輪廓标注，可用于分割任務。

可以使用pip命令安裝：

pip install labelimg

pip install labelme

命令行下輸入命令，直接啟動：

>labelimg

>labelme

根據程序的需要，目标檢測任務的數據格式可以是PascalVOC或MSCOCO格式。

注：

1、labelme進行圖像标注後，需要根據需要進行格式轉換。

Annotations文件夾存放對應的json标注文件

JPEGImages文件夾存放要标注的圖像文件

labelme标注 文件夾

2、labelimg進行圖像标注後，可以直接保存為PascalVOC格式。

MyDataset/ # 目标檢測數據集根目錄 |--JPEGImages/ # 圖像文件夾 | |--d1.jpg | |--d2.jpg | |--... | |--... | |--Annotations/ # 存放标注文件（xml文件或json文件） | |--d1.xml | |--d2.xml | |--... | |--...

MyDataset/ # 語義分割數據集根目錄 |--JPEGImages/ # 圖像文件夾 | |--d1.jpg | |--d2.jpg | |--... | |--... | |--Annotations/ # 存放标注文件（png格式） | |--d1.png | |--d2.png | |--... | |--...

MyDataset/ # 實例分割數據集根目錄 |--JPEGImages/ # 圖像文件夾 | |--d1.jpg | |--d2.jpg | |--... | |--... | |--Annotations.json #生成标注文件

注：數據标注與劃分實例：

1、4.1 目标檢測：準備數據集(采集、标注和劃分)

2、5.1 語義分割：數據集采集、轉換和劃分

3、6.1 實例分割：數據集采集、轉換和劃分

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!