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LabelMe分割数据标注

无论是语义分割，全景分割，还是实例分割，我们都需要充足的训练数据。

本文档简要介绍使用LabelMe软件进行分割数据标注，并将标注数据转换为PaddleSeg支持的格式。

1. 安装LabelMe

LabelMe支持在Windows/macOS/Linux三个系统上使用，且三个系统下的标注格式是一样。

LabelMe的安装流程请参见官方安装指南。

2. 使用LabelMe

预览已标注图片

打开终端输入labelme会出现LableMe的交互界面，可以先预览LabelMe给出的已标注好的图片。

点击OpenDir打开<path/to/labelme>/examples/semantic_segmentation/data_annotated，其中<path/to/labelme>为克隆下来的labelme的路径，打开后显示的是语义分割的真值标注。

开始标注图片

(1) 点击OpenDir打开待标注图片所在目录，点击Create Polygons，沿着目标的边缘画多边形，完成后输入目标的类别。在标注过程中，如果某个点画错了，可以按撤销快捷键可撤销该点。Mac下的撤销快捷键为command+Z。

​(2) 右击选择Edit Polygons可以整体移动多边形的位置，也可以移动某个点的位置；右击选择Edit Label可以修改每个目标的类别。请根据自己的需要执行这一步骤，若不需要修改，可跳过。

(3) 图片中所有目标的标注都完成后，点击Save保存json文件，请将json文件和图片放在同一个文件夹里，点击Next Image标注下一张图片。

LableMe产出的真值文件可参考我们给出的文件夹。

Note：

对于中间有空洞的目标的标注方法：在标注完目标轮廓后，再沿空洞区域边缘画多边形，并将其指定为其他类别，如果是背景则指定为_background_。如下：

3. 数据格式转换

使用PaddleSeg提供的数据转换脚本，将LabelMe标注工具产出的数据格式转换为PaddleSeg所需的数据格式。

运行以下代码进行转换，其中<PATH/TO/LABEL_JSON_FILE>为图片以及LabelMe产出的json文件所在文件夹的目录，同时也是转换后的标注集所在文件夹的目录。

python tools/labelme2seg.py <PATH/TO/LABEL_JSON_FILE>

经过数据格式转换后的数据集目录结构如下：

my_dataset                 # 根目录
|-- annotations            # 标注图像的目录
|   |-- xxx.png            # 标注图像
|   |...
|-- class_names.txt        # 数据集的类别名称
|-- xxx.jpg(png or other)  # 原图
|-- ...
|-- xxx.json               # 标注json文件
|-- ...