深度学习小工具之标签转化工具
相信大家使用深度学习那么久了应该都知道,DL目标检测与DL图像分割两个模块都可以做缺陷检测把。DL目标检测模块更适用于一些缺陷特征明显、面积占比较大的场景,而且检测速度较块,耗时只于训练选择的参数有关。而DL图像分割呢,不仅适用于常规的缺陷场景,对于一些缺陷对比不明显、缺陷较小的场景(理论上大于3*3个像素即可检出)都能较好兼容,但是检测耗时与图像分辨率有关。本文介绍如何将目标检测标签转化成图像分割标签。

很多小伙伴一开始采用目标检测打标,发现效果不好,又想尝试下分割效果,但是标签不通用,又需要重新打标,裂开!本文提供一个目标检测标签转图像分割标签小工具,方便大家尝试下两个模型的效果。但需要注意一点的是,转化只是将标签格式转化成分割的格式,ROI的大小是同比例转化的。但是分割对于打标的要求更加严格,需沿着缺陷边缘标定,故目标检测的ROI如果太粗糙,转化过去训练的效果不一定会达到算法最优。
工具介绍:Labeltool




1、目标检测标签(标注的比较精细,沿检测目标边缘采用多边形标定)





2、修改Labeltool.bat信息

(注:1、文件夹一定需要英文路径,否则将会读取乱码无法转化。2、目标检测的标签文件DetectTrainData.txt与label_map.txt,一定要存在)





3、双击Labeltool.bat文件,启动转化程序
(成功生成图像分割的xml与_t.bmp的标签文件)




4、打开VisionTrain软件,选择图像分割模块,加载文件夹,查看标签效果



转化工具链接如下:

https://one.hikvision.com/#/link/5hR7YqruJsc8ixXNvHos 提取密码:oT1Q(无需登录,点进文件夹,每个文件单独下载,npp压缩包需注意先放到文件夹中再解压)

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