labelimg

「Pytorch」roLabelImg 图像异常旋转 bug在进行Yolo-obb 模型训练的时候需要标注旋转框，roLabelImg 是比较推荐的一款旋转框标注工具，既可以标注正常的矩形框，还可以标注旋转框

目标检测数据集 - 工地工人安全设备佩戴检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」数据集点击蓝色链接下载 (若想要更多数量数据集请联系博主 ~)：3500 张图片：目标检测_工地工人安全设备佩戴检测数据集_3500张图_+对应VOC/COCO/YOLO三种格式标签+数据集划分脚本+支持GPU(GPUs)/CPU/Mac三平台YOLOv8、YOLOv5一键训练脚本

吃鱼不卡次

LabelImg下载及目标检测数据标注为什么这一部分内容这么少会单独拎出来呢，因为后期会接着介绍YOLOv8中的其他任务，会使用其他软件进行标注，所以就单独区分开来每一个任务的标注方式了。

完美解决labelimg xml转可视化中文乱码问题，不用matplotlib我们有一批标注项目要转可视化，因为之前没有做过，然后网上随意找了一段代码测试完美（并没有）搞定，开始疯狂标注，当真正要转的时候傻眼了，因为测试的时候用的是英文标签，实际标注的是中文标签，结果都是一大堆？？？？？？，结果瞬间让我满脑袋？？？？？？，赶紧找资料解决，各种方法试了个遍，网上大多数都是用cv2+matplotlib实现的计算和渲染，所以解决的主要思想就是集中在各种显示的设置matplotlib字体，然并卵；最后找到一种另辟蹊径的办法使用PIL+cv2实现，最后完美解决，贴上解决代码：

labelimg遇到的标签修改问题：修改一张图像的标签时，保存后导致classes.txt改变问题描述：修改一张图像的标签时候， classes.txt 会同步更新，导致重新生成了 classes.txt 但是这个 classes.txt 只有你现在写的那个类别名，以前的没有了。

图灵追慕者

深度学习02-数据集格式转换背景：通常搜集完数据图片后，我们会用labelimg进行图片标注，比较高版本的labelimg支持的标注格式有三种，PascalVOC、YOLO、CreateML，标注的时候可以根据自己的算法模型数据集需求选择相应的格式，当然，也可以三种方式同时标注，不过会耗时间一些。有时候我们仅仅标注了一种格式转，而实际算法建模的时候可能需要对相应的格式进行转换。