YOLO 데이터셋을 구축하는데 유용한 labelmg 프로그램 설치 및 사용법에 대해 포스팅하고자 합니다.

YOLO를 통해 학습시킬 데이터셋이 필요할 때 주로 사용하는 라벨링 툴로써,
json형식이 아닌 txt형식으로 내보낼 때 주로 사용합니다.

각 txt파일은 Bounding Box 좌표와 라벨링 정보를 담아 저장됩니다.

그럼 설치방법을 알아볼까요!

설치방법

Windows

설치방법은 간단합니다.

anaconda 가상환경을 여신 후

pip install labelimg

후에

labelImg

로 실행하실 수 있습니다.

Mac OS (m1 chip)

m1의 경우입니다.

여기서 준비물은 로제타 터미널입니다!

로제타 터미널부터 만들어볼까요?

로제타 터미널

finder > 이동 > 유틸리티 로 들어가주세요

그중 터미널을 선택해주세요!

우클릭 > 복제 로 로제타 터미널용으로 하나 복제해주세요

복제된 터미널에 Rosetta를 사용하여 열기 체크해주세요
그럼 완료입니다.

헷갈리지않게, 이름을 변경해주세요!

설치하기

로제타 터미널로 열고 아래 커맨드를 입력해주세요

# 파이썬 경로를 확인
$ where python3

# 가상환경을 생성 (있는거 사용 가능)
$ /usr/bin/python3 -m venv labeling

# 만들어진 가상환경의 경로를 확인
$ where labeling
(안해도 무방)

# 가상환경 리스트를 활성화
$ source /Users/본인계정/labeling/bin/activate


# 최신 버전으로 업데이트
$ pip install —upgrade pip

# PyQt5 설치
$ pip install PyQt5


# labelImg 클론 받기
$ git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
$ cd labelImg
$ pip3 install pyqt5 lxml
$ make qt5py3

$ python3 labelImg.py

설치 완료되셨습니다.

다음은 실행입니다! 로제타 터미널을 켜시고 바로 아래 커맨드 입력해주셔도 됩니다.

source /Users/본인계정/labeling/bin/activate
cd labelImg
python3 labelImg.py

완료입니다!

사용법

그렇게 labelimg를 켜시면, 다음과같은 그림이 나옵니다.

아래 빨간 상자에 위치한 탭을 누르시면,

PascalVOC / YOLO / CreateML 로 설정 가능하십니다.

저희는 YOLO로 설정해보겠습니다.

그후 박스를 그립니다.

단축키 :

Ctrl + u
디렉토리 내 모든 이미지 load

Ctrl + r
기존 타켓 dir 변경

Ctrl + s
저장

Ctrl + d
box copy

w
박스생성

d
다음 이미지

a
이전 이미지

del
Box 제거

Ctrl++
Zoom in

Ctrl--
Zoom out

↑→↓←
box 움직이기

완료입니다!

결과물을 볼까요?

YOLO 형식의 좌표데이터로 txt파일로 저장되었습니다.

잠깐! 데이터 라벨링이 번거로우시다구요?
이런걸 언제 설치하고 있냐구요?

애니데이터는 숙련된 작업자와 구분된 검수자를 통해 데이터 라벨링을 진행합니다.

상담을 진행하며 원하시는 라벨링 방향을 파악하고,

sample 을 우선 완성하여 feedback을 받습니다.

feedback을 토대로 숙련된 작업자가 데이터 라벨링을 진행하며

작업자와 구분된 검수자를 통해 고품질의 라벨링 서비스를 제공합니다.

자세한 문의와 상담은

https://www.anydatalabeling.com/

사이트에 오셔서 최하단에 상담이나 카카오톡 오픈채팅 남겨주시면 친절히 안내드리겠습니다.

가장 저렴한 가격으로 좋은 품질의 데이터를 제공드릴 자신있습니다.

감사합니다.