Labelme2YOLO 사용법

🤔 Labelme2YOLO란?

labelme로 만든 JSON 형식 label을, YOLO 학습에 알맞는 형식의 label로 바꿔준다.

🔨 설치하기

Anaconda & Labelme 설치 및 사용법

아래 링크 참고

https://velog.io/@ivvi/Labelme-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95

설치 명령어

anaconda prompt를 실행하고 다음 명령어를 입력한다.

activate [가상환경명]

pip install labelme2yolo

💡 사용하기

train, valid, test 나누기

1. 명령어

labelme2yolo --json_dir [경로]/ --val_size [val 비율] --test_size [test 비율] --output_format`[출력 형식]

val_size, test_size : 검증, 테스트 데이터 비율로, 0~1사이 수로 나타낸다 (예: 0.2)
output_format : yolo, coco 형식 등 지정 가능

2. 실행 결과

dataset.yaml파일과 함께, json_dir 경로 아래에 images, labels가 저장된다.

[경로]/YOLODataset/labels/train/
[경로]/YOLODataset/labels/test/
[경로]/YOLODataset/labels/val/
[경로]/YOLODataset/images/train/
[경로]/YOLODataset/images/test/
[경로]/YOLODataset/images/val/
[경로]/YOLODataset/dataset.yaml

📁 결과

변환 전

"shapes": [
  {
    "label": "No.7",
    "points": [
      [
        138.71428571428572,
        144.1904761904762
      ],
      [
        273.95238095238096,
        340.3809523809524
      ]
    ],
    "group_id": null,
    "description": "",
    "shape_type": "rectangle",
    "flags": {},
    "mask": null
  }
],
...

변환 후

1 0.430746336996337 0.46565934065934067 0.5497939560439561 0.6350732600732601

참고 링크

• Labelme2YOLO
  https://pypi.org/project/labelme2yolo/
  https://github.com/rooneysh/Labelme2YOLO