[Yolo mark 사용법] Yolo mark로 라벨링 데이터 생성 + coco 형식으로 전환 (egg.1)

개발환경

linux ubuntu 20.04

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Yolo mark 설치

https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark\

GitHub - AlexeyAB/Yolo_mark: GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2

터미널 창에

$ git clone https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark.git

 

$ sudo apt install cmake

필요한 패키지 실치

 

$ cd Yolo_mark

설치한 파일로 이동

 

$ cmake .
$ make
$ ./linux_mark.sh

Yolo_mark
디렉토리에 들어가 실행

 

$ chmod +x linux_mark.sh

./linux_mark.sh
실행에서 오류 발생 시 위 명령어 실행 후 다시 실행

 

Dataset 준비 및 실행

해당 위치에 train 이미지 삽입

classes 개수 입력

각각의 class 이름 입력

train 시킬 img train.txt에 입력

$ ./linux_mark.sh

터미널에 입력으로 실행

이런창이 뜰건데 드래그로 객체의 영역을 만들어주고 키보드 숫자키로 class 지정 

삭제 clear next와 같은 자세한 이용법은 h를 눌러서 확인가능

이런식으로 Bounding Box 해주기

라벨링이 끝났다면 ESC로 종료

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yolo를 coco 형식으로 전환

설치

https://github.com/Taeyoung96/Yolo-to-COCO-format-converter

$ git clone https://github.com/Taeyoung96/Yolo-to-COCO-format-converter.git

Yolo-to-COCO-format-converter파일이 다운 되는데 이 파일의 main.py를 수정해야함

다음과 같이 classes를 자기에 맞는 classes로 수정

if path.is_dir():
	file_paths = sorted(path.rglob("*.jpg"))
	file_paths += sorted(path.rglob("*.jpeg"))
	file_paths += sorted(path.rglob("*.PNG"))
	file_paths += sorted(path.rglob("*.png"))

필요한 이미지 확장자는 수정

 

$ python3 main.py --path path/to/dataset/root --output name/of/file

명령어 실행