Создание автоматической аннотации в CVAT с использованием предобученной модели YOLOv5

Необходимо передать путь к папке с изображениями, которые будут загружены в таску на CVAT. В результате работы программы будет сформирован zip архив с аннотациями, полученными на основе работы предобученной сети yolo.

Все, что останется сделать: после создания таски навестись на панель Actions и выбрать Upload annotations. Далее выбрать в разделе Import format YOLO 1.1 и загрузить тот архив.

PS: В папке extra_data лежат вспомогательные файлы, которые используются в финальном файле аннотаций. Данные файлы необходимо менять исключительно при изменении числа или наименований классов модели.

Installation:

git clone https://github.com/Koldim2001/Auto_annotation_CVAT.git

cd Auto_annotation_CVAT

pip install -e .

Пример скрипта для запуска кода:

auto_annotate --img_folder=image_folder

Опции для парсинга аргументоов в cli:

--img_folder (TEXT)           Папка с изображениями (task из CVAT)
--weights (TEXT)                 Путь к натренированным весам yolov5
--annotation_zip_file (TEXT)     Имя zip архива аннотаций для CVAT формата YOLO
--conf (FLOAT)               Порог уверенности классификатора
--iou (FLOAT)               Порог iou на non max suppression
--help                     Покажет существующие варианты парсинга аргументов