Yolo Darknet：如何标记图像答案

【问题标题】：Yolo Darknet: How to label imagesYolo Darknet：如何标记图像
【发布时间】：2020-12-06 18:10:37
【问题描述】：

我是使用 Yolo 进行对象检测的新手，我对标签（针对自定义对象）有疑问：是否有关于如何标记图像以最终具有高精度的指导或提示？有什么需要注意的吗？

例如，如果我有一个对象两次相邻，如下图所示： enter image description here

你会如何给黑色巴士贴上标签？只是黑色部分，还是您会假设整个总线，从而创建一个包含蓝色总线的盒子？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

更新：

以下是在COCO Dataset 中标记的两个图像示例，它们显示了复杂的情况。您可以进一步探索数据集，了解他们如何处理不同的案例。

图片 1：

图 2：

下面的这些链接可能会有所帮助。

2007 年 PASCAL 视觉对象类挑战赛 (VOC2007) 注释关于标签内容和方式的指南，

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/guidelines.html
从下面的链接中引用标签最佳实践，

对于被遮挡的对象，将它们完全标记。如果一个对象由于另一个对象在其前面而不在视野范围内，则将该对象标记为 out 就好像你可以看到它的全部一样。您的模型将开始通过这种方式了解对象的真实边界。

https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-labelimg-for-labeling-object-detection-data/
下面的这篇文章指出要完全标记被遮挡的对象。

https://towardsdatascience.com/how-to-train-a-custom-object-detection-model-with-yolo-v5-917e9ce13208

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以按颜色创建标签。例如，如果有不同颜色的公共汽车，如黑色、红色、蓝色等，您可以用 black_bus、red_bus、blue_bus 等名称标记它们和 default_bus。但准确性取决于训练图像的数量。您需要每辆彩色巴士的数千张图像才能获得更高的准确性。

您可以像这样标记示例图像：

【讨论】：