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目录

一、拍摄收集

（一）视频拍摄

(二) 照片MP4档案

二、数据集标注

1. 打开包含图像的文件夹。

2、修改输出文件夹

3、图片标注

这个博客系列会帮助我(和你)学习并熟悉-- 如何使用 YOLO 来训练自定义数据集, 以及如何在Windows和Linux, 在那里我被要求测试-- Lara Pig!

在建立数据集之前,我收集了一些关于如何构建有效数据集的网络信息,例如图片数据集的数量以及位置、大小、方向、光线、背景等其他参数的影响。

目标照片从不同角度和不同背景拍摄:图像数据被压缩,物品必须至少有一种可比较的形式、侧面物体、相对大小、旋转角度、倾斜、照明.. 确定所收集的数据的质量、最佳规模和场景大小是可比的,数据的多样性是在现场范围内收集的,自然情况中的照片的多样性是尽可能收集的。 数据集数量(1,00+/200+)越大,应当多为200+,培训2,00+或更多。 数据浓度必须包括可测试和不可测试的物品,但如果贴上标签,则只标上可测试对象。 如果您有不止一种测试,目标识别的类别将在数据中或多或少频繁出现。 目标被部分标记, 取决于您希望如何识别目标( 例如, 一半, 重叠部分, 比整件事情更大.. ) 。 在培训中心,确保每个评估对象都贴上标签。 爬虫类可以提供照片,也可以录制录像,然后与目标截取图像。 图像扩增可增加数据集的数量。

感谢您在收集信息时所看到的文件: 深层学习目标确认 YOLO 数据集要求 —— 柠檬树的橙色博客 —— CSDN 博客 _ yolo 数据集要求 文章目录前言一、目标检测对训练数据集的要求前言提示：之前在做深度学习的时候，发现如果想要训练自己的数据集，那么数据集的准备对检测结果有很大的影响。刚好最近看YOLO的帮助文档，发现有一些对数据集的要求和建议，这里就记录一下。一、目标检测对训练数据集的要求YOLO帮助文档在培训中心,确保每个评估对象都贴上标签。。数据集中的每个对象都应该被标记。在大多数训练问题中，你的数据集中有错误的标签。对于每个你想要检测的对象-在训练数据集中必须至少有一个相似的对象有差不多相同的:形状，侧面的对象，相对大小， https://blog.csdn.net/qq_41308881/article/details/110525477

[YOLO学习笔记——数据集]一个YOLO数据集生成 1 (与LabelImg 工具演示) _ Water also blog - CSDN 博客 _ yolo 数据集生成 如果你们有任何困难的话, 我希望你们能与我讨论, 除了我的博客之外, 欢迎你们加入我的团团, 分享关于机器学习、深入学习和电脑视觉化的信息。 现在我没有一条清晰的学习道路, 所以我正在一个漫长的狩猎阶段, 希望我们可以彼此交谈, 有任何困难, 我希望你们能与我讨论它们, 除了我的博客之外, 欢迎你们加入我的团团, 分享关于机器学习、深入学习和电脑视觉化的信息。 现在我没有明确的学习方向, 所以我正在一个漫长的狩猎阶段, 希望我们能彼此交谈。 https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/82623613我们已经知道答案了

一、拍摄收集

（一）视频拍摄

鉴于上述情况,我想创建以下数据集:(因为这是一个更简单的目标——图像中的数据数量约为600)

背景一(桌面上):灯光暗暗,摄像头更近,照片从不同角度(60-60)拍摄。 背景2(举手):纤维适合所有角度(60-60s)。 背景三(上层):不强的纤维(阴影)、不同角度和遥远的组合(60-60)。 背景四(下为可比对象):从不同角度射击(60-60s)。 背景五:从不同角度向强光照射(60-60)。 背景六:光线差,几个角度(60-60s) 背景七(有一些变形):获得的若干角度(60-60s) 背景八(组合背景):从各种角度(60-60s)拍摄的照片。 背景9(键盘):从不同角度拍摄(60-60s)。

我用手机记录了一系列Lara Pig的影片:

(二) 照片MP4档案

必须记住,必须把名字从一个改成另一个,如果照片不是自己拍摄的,文件名可以通过在图形程序上闪烁而大宗更改。 (在线:2345,见国王)。

请记住照片不能以中文字符存储; 否则, 所创建的图像将不会被发现!

最后的结果如下：

然后确定文件目录的结构如下:

VOC：Visual Object Classes

二、数据集标注

接下来,你看到的是541的照片 我们不能忽视这个阶段。LabelImg是我们使用的程序。

软件分享：

亲爱的,我不知道你在说什么,这篇文章是全球之声在线特别报导的一部分。com/s/1jrWfEACNLSHfscCAU6KgXw提取码：8888这是来自超级会员100度网络驱动V2共享

界面：

1. 打开包含图像的文件夹。

2、修改输出文件夹

3、图片标注

要切换到英语,请输入方法,按“W”键,然后将出现显示的交叉点:

拖动鼠标左键直到目标被包含( 所选区域尽可能包含), 然后输入目标类别 : lalazhu 。

在现阶段,将在右上角设立一个类别:

然后单击:保存(保存图像) -- -- 下一个图片(用标签开始下一个图片)。

重复此进程 : 点击“ W ”, 选择鼠标, 保存, 然后继续到下一个图像 。

直到标注完成！

文件夹显示如下：

这些图像中的第一个被贴上标签:

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