PaddleX支持图像分类、目标检测、实例分割和语义分割四大视觉领域常见的任务,对于每类视觉任务,都支持了特定的数据格式。PaddleX目前支持了图像分类的ImageNet格式,目标检测的PascalVOC格式,实例分割的MSCOCO格式(MSCOCO也可以用于目标检测)以及语义分割数据格式。
图像分类无需标注工具,用户只需以txt文件记录每张图片的类别标签即可。对于目标检测、实例分割和语义分割,PaddleX已经与主流的标注工具进行了适配,用户可根据自己的需求,选择以下标注工具进行数据标注。
| 标注工具 | 图像分类 | 目标检测 | 实例分割 | 语义分割 | 安装 |
|---|---|---|---|---|---|
| Labelme | - | √ | √ | √ | pip install labelme (本地数据标注) |
| 精灵标注 | √ | √* | √ | √ | 官网下载 (本地数据标注) |
数据标注完成后,参照如下流程,将标注数据转为可用PaddleX模型训练的数据组织格式。
*注意:精灵标注的目标检测数据可以在工具内部导出为PascalVOC格式,因此paddlex未提供精灵标注数据到PascalVOC格式的转换
目前所有标注工具生成的标注文件,均为与原图同名的json格式文件,如1.jpg在标注完成后,则会在标注文件保存的目录中生成1.json文件。转换时参照以下步骤:
pics目录annotations目录使用如下命令进行转换:
paddlex --data_conversion --source labelme --to PascalVOC --pics ./pics --annotations ./annotations --save_dir ./converted_dataset_dir
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --source | 表示数据标注来源,支持labelme、jingling(分别表示数据来源于LabelMe,精灵标注助手) |
| --to | 表示数据需要转换成为的格式,支持ImageNet(图像分类)、PascalVOC(目标检测),MSCOCO(实例分割,也可用于目标检测)和SEG(语义分割) |
| --pics | 指定原图所在的目录路径 |
| --annotations | 指定标注文件所在的目录路径 |
注意: