labelImg 라이브러리를 이용하여 데이터셋 만들기

※ 주의 ※ 글쓴이는 mac os를 사용합니다

 

 

모델 훈련을 위해 나만의 데이터셋을 만들 때, 직접 사진을 다운받고 라벨링을 하고자 한다 ! 

-> labelImg 라이브러리를 사용하면 된다 

 

 

1. labelImg 라이브러리 설치

 

terminal에서 

pip install labelImg 입력

 

(너무 옛날에 다운받아서 정확히 기억은 안나지만 ㅠㅠ 이렇게 했었던것 같아서,,)

 

 

2. labelImg 실행

 

terminal 창에서 

 

labelImg 를 입력하면

 

 

 

 

 

이러한 창이 뜬다.

 

 

3. 라벨링 하기

 

Open Dir 로 사진들이 저장된 디렉토리를 선택하면

 

첫번째 사진이 뜨고 오른쪽 아래에는 파일들의 리스트가 보여진다.

 

바운딩 박스 정보 저장은 -> Change Save Dir 를 통해 경로 설정 

 

 

우리는 yolo 데이터셋을 만들것이므로 

 

메뉴바에 PascalVOC버튼을 한번 누른다.

 

 

그럼 이렇게 yolo 버튼으로 바뀜 

 

 

 

 

create\nRectBox를 누르고 라벨링 시작 (모든 차를 박스)

 

 

 

라벨링을 정확하게 하는것도 모델 정확도에 영향을 끼칠 것 같다고 우리 팀원들은 생각했다.. (처음 할 때 박스를 정확하게 그립시다 ㅠㅠ) 

 

이렇게 노가다로 모든 사진을 라벨링 해주면 된다 ㅎㅎ..