Semantic segmentation 데이터생성 방법_labelme

BERT·2023년 5월 15일
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Segmentation

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python3.6에서 실행

종속성 설치

pip install pyside2 pyqt5 labelme
git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git

labelme 실행

labelme

이미지 로드 후 라벨링

Save를 통해 json 파일로 저장

Dataset 생성

__ignore__ _background_ 포함한 labels.txt 파일생성

__ignore__
_background_
sheep
human
python labelme/examples/semantic_segmentation/labelme2voc.py \
	   --labels labels.txt \
       ./ \ # 생성된 json 파일 경로
       ./label # 생성할 폴더명

AssertionError가 뜰 경우 채널 변경

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)

데이터셋 생성 확인

label
├── class_names.txt
├── JPEGImages
│   └── deeplab.jpg
├── SegmentationClass
│   └── deeplab.npy
├── SegmentationClassPNG
│   └── deeplab.png
└── SegmentationClassVisualization
    └── deeplab.jpg

SegmentationClassPNG
Segmentation

SegmentationClassVisualization
Overlayed

링크

segmentation-own-dataset
https://github.com/wkentaro/labelme

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