一种基于Labelimg的辅助标注方法

摘要：

随着目标识别技术的发展,YOLO神经网络被应用在各个领域中,但是YOLO自带的预训练模型只能广泛地识别目标,具有普遍性,缺少特殊性.因此,需要自行制作具有针对性的样本训练集.对于YOLO的样本训练集,在样本图像数量上包含了几千甚至数万张图片,其中包含的对象类别也数以百计.在公开的数据集中难以找到符合该文要求的数据集,这就需要人工制作样本数据集.在传统的人工标注方法中,常使用的标记工具有labelimg、labelme等标注工具,但是传统的标注方法中存在着对象标记工作量大、标注效果精度低等缺点,该文引入SAM模型辅助标注方法,这种标注方法在能够高速完成大量标注工作的同时,标注的效果精度也十分理想.

关键词：目标识别、YOLO、模型训练、SAM、辅助标注方法

所属期刊栏目：13

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省人社厅项目2023QN32

在线出版日期：2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：145-148