如何解决如何为YOLO生成自定义数据的标签
YOLO 的标签类似于 Initialized empty Git repository in /private/var/folders/g5/8twmk1xj481_6btvppyw5j4h0000gp/T/.tmpNYVg6H/.git/
hint: Using 'master' as the name for the initial branch. This default branch name
hint: is subject to change. To configure the initial branch name to use in all
hint: of your new repositories,which will suppress this warning,call:
hint:
hint: git config --global init.defaultBranch <name>
hint:
hint: Names commonly chosen instead of 'master' are 'main','trunk' and
hint: 'development'. The just-created branch can be renamed via this command:
hint:
hint: git branch -m <name>
。由于数据集非常大，有没有什么捷径可以为YOLO生成标签，或者我们必须通过测量对其进行硬编码？
解决方法
方法 1：使用预训练的 YOLOv4 模型。 YOLOv4 模型在 COCO 数据集上进行了预训练。因此，如果您的对象可以在此 list 中找到，那么您可以使用预训练的权重来伪标记您的对象。
要处理图像列表 data/new_train.txt 并将每个图像的检测结果以 Yolo 训练格式保存为标签 <image_name>.txt，请使用：darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -thresh 0.25 -dont_show -save_labels < data/new_train.txt
方法 2：使用其他预训练模型。这是相同的概念。使用其他预先训练的模型来检测您的对象（只要他们已经在您的对象上训练了他们的模型），然后将标签导出/转换为 YOLO 格式。
方法 3：使用手工制作的特征描述符。示例包括形状检测、基于颜色的检测等。
方法 4：手动标记。如果其他一切都失败了，请自行标记或聘请一些数据标记服务。这是 tools 的列表，如果您想自己标记它们，可以使用它们。
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