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labelGo

一个基于labelImg与YOLOv5算法的半自动标注工具

通过现有的YOLOv5 Pytorch模型对数据集进行半自动标注

News

现已支持最新版本YOLOv5以及classes.txt的自动生成

YOLOv5半自动标注功能演示

一键将YOLO格式标签转换为VOC格式标签功能演示

注意

如果遇到问题，欢迎在issue中提出。

标注文件保存位置与图片文件夹相同。

推荐使用的Python版本：Python3.8。

建议使用conda环境进行操作。

该项目完全免费，不会且禁止进行任何商业出售。

该项目已支持最新版本YOLOv5，如需要使用支持YOLOv5 version5的旧版本，可以在Release中找到旧版本代码。

切换中文版本请编辑\libs\stringBundle.py，注释第52行，取消注释54行。（原理：":/strings"替换为":/strings-zh-CN"）

使用方法

1.从 git 中获取项目

git clone https://github.com/cnyvfang/labelGo-Yolov5AutoLabelImg.git

2.切换操作目录到工程目录

cd labelGo-Yolov5AutoLabelImg

3.配置环境

pip install -r requirements.txt

4（可选）.变更成中文版，请编辑\libs\stringBundle.py，注释第52行，取消注释54行。

5.启动应用程序

python labelGo.py

6.点击“打开目录”按钮选择存放图片的文件夹

7.点击“自动标注”按钮确认信息无误后选择已训练的yolov5 pytorch模型完成自动标注

8.根据实际要求，对自动标注结果进行调整后保存即可

致谢

感谢tangtang666提交的针对最新版YOLOv5的支持

感谢Iceprism对中文版Bug的修复