问题描述
我对Python和为深度学习标记数据非常陌生。我已经安装了Labelimg程序以标记自定义数据集,但是在创建YOLO训练样本时,它一直崩溃。每次打开程序并指定图像目录时,都可以浏览图像,但是当我创建边界框并尝试单击“下一张图像”按钮时,它会崩溃并显示错误消息。
请注意,我遵循了this教程来安装Labelimg。
- 打开Anaconda提示
- 激活conda中先前创建的labelimg环境
import axios from "axios";
const state = {
results: [],};
const getters = {
searchResult: (state) => state.results,};
const actions = {
async getSearchResults({commit},query) {
const res = await axios.get(
`https://www.theaudiodb.com/api/v1/json/1/search.PHP?s=${query}`
);
// Execute the mutation which receive the data and pass to the state
commit('returnResults',res.data.artists)
},};
const mutations = {
returnResults: (state,results) => (state.results = results),};
export default {
state,getters,actions,mutations,};
- 指定解压缩的labelimg文件夹的位置
conda activate labelimg
cd D:\labelimg
请注意,我正在尝试将样本导出为YOLO训练样本。图片的名称是“ weed0”。每当我创建示例并单击“下一张图片”按钮时,程序都会因以下错误而崩溃:
python labelimg.py D:\photo_directory D:\label.txt D\:classes.txt
在导出YOLO训练样本时,我该怎么做以确保程序不会崩溃?除了重新安装程序外,我已经做了所有事情,对我来说这没有意义,因为我刚刚下载了它。
解决方法
解决方案是将图像文件从.jpg转换为.png文件。在此之后,它可以完美地工作。本教程非常有帮助:
https://www.youtube.com/watch?v=FGr3N3DLGEI
此外,当我使用UAV图像(尺寸为4000x3000像素)收集图像时,该程序并不喜欢这么大的图像。对于大图像,可以使用PascalVOC格式导出它们,但是YOLO格式不喜欢大图像。裁剪到1000 x 1000的尺寸效果很好。
,只需删除位于 C:\Users\your_account.labelImgSettings.pkl 的 .labelImgSettings.pkl 文件,删除此文件并再次打开该工具。