labelme2yoloの使い方～Detection編～

はじめに

• labelme2yoloという便利なライブラリがある

• デフォルトだとSegmentationだが、Detectionにも使える！！

• 実際にyolov8で学習完了までテストしたので記事にしておく

※今回は備忘録なので、かなり雑な記事です、すみません。

labelmeでアノテーションする

labelmeでdetection用のアノテーションをするには、[Edit]から[Create Rectangle]を指定して、BoundingBoxの対角２点をクリックで指定すればＯＫです。

[Open dir]→画像ファイルのディレクトリに移動→【フォルダーの選択】

[Edit]→[Create Rectangle]を選択

画面上でBoundingBoxを作成、ラベル名とラベルIDを指定して【OK】

登録できた場合、図のように赤色に変化する

ラベル付けが完了した時の画面状態
８種類の鳥のいらすとをそれぞれ別のclassとしてアノテーションした

labelme2yoloで変換

• --output_formatで"bbox"を指定すればOK

変換コマンドの例

「YOLODataset」というフォルダが生成される

念のためyamlファイルのPATHを絶対PATHに変更

学習（１回目）

学習コマンド

コマンドはこの通り

学習

学習完了時の出力

予測

全然検知できてない…

…まぁ、一応学習コマンドは動いたので、これで良しとします
（今回の目的はlabelme2yoloの使い方detection用なので、目的は達した）

ただ、データサイエンティストとしては、キチンと学習させておきたいですね。
というわけで、原因を特定し、対策してリトライです！