YOLOv8分割任务数据集标注流程

  • 半自动化标注
  • JSON转TXT

半自动化标注

这里使用了半自动化标注工具

链接：https://pan.baidu.com/s/1x22BtI_bHKH0iUUg0eTUdA
提取码：r5ca

需要指定权重和修改类别信息

配置文件中保存了类别、界面语言、轮廓模式等信息，可以通过导入配置文件来快速配置类别；也可以导出当前配置文件。


这里，我们将Main Arm类别添加进去，并删除其他多余的类型

参考文章

选择需要标注的图片文件夹，使用segment anything半自动化标注

e 完成（此时还能精细化调整）

s 保存（需要指定保存的文件夹）

JSON转TXT

需要将Labelme格式的JSON转换为YOLOv8分割格式的TXT

先将ISIA格式的JSON转换为Labelme类型

再将JSON转换为 TXT

# -*- coding: utf-8 -*-import jsonimport osimport argparsefrom tqdm import tqdmfrom PIL import Image# 这是一个将json文件转换为YOLO格式的txt文件的脚本def convert_label_json(json_dir, save_dir, classes):json_paths = os.listdir(json_dir)classes = classes.split(',')for json_path in tqdm(json_paths):# for json_path in json_paths:path = os.path.join(json_dir, json_path)with open(path, 'r') as load_f:json_dict = json.load(load_f)h, w = json_dict['imageHeight'], json_dict['imageWidth']# save txt pathtxt_path = os.path.join(save_dir, json_path.replace('json', 'txt'))txt_file = open(txt_path, 'w')for shape_dict in json_dict['shapes']:label = shape_dict['label']label_index = classes.index(label)points = shape_dict['points']points_nor_list = []for point in points:points_nor_list.append(point[0] / w)points_nor_list.append(point[1] / h)points_nor_list = list(map(lambda x: str(x), points_nor_list))points_nor_str = ' '.join(points_nor_list)label_str = str(label_index) + ' ' + points_nor_str + '\n'txt_file.writelines(label_str)if __name__ == "__main__":"""python json2txt_nomalize.py --json-dir my_datasets/color_rings/jsons --save-dir my_datasets/color_rings/txts --classes "cat,dogs""""parser = argparse.ArgumentParser(description='json convert to txt params')parser.add_argument('--json-dir', type=str, default=r'D:\dataset\Main Arm\lableme',help='json path dir')parser.add_argument('--save-dir', type=str, default=r'D:\dataset\Main Arm\TXT',help='txt save dir')parser.add_argument('--classes', type=str, default='Main Arm', help='classes')args = parser.parse_args()json_dir = args.json_dirsave_dir = args.save_dirclasses = args.classesconvert_label_json(json_dir, save_dir, classes)

符合了YOLOv8分割标签的格式