嵌入式学习-土堆目标检测（2）-day26

标注自己的数据集

采集数据

明确任务 - 检测没有戴头盔的驾驶员，并检测出摩托车车牌号

抽象出来感兴趣的目标

• 不带头盔的人 - class_id:0 - no helmet 
• 摩托车 - class_id:1 - motor 
• 摩托车车牌 - class_id:2 - number

利用标注工具来标注数据集

labellmg

 classes：

 保存的内容：

LabelStudio标记工具 

建议再新创建一个Anaconda环境，

conda create -n labelstudio python=3.10
conda activate labelstudio

pip install -U label-studio

 同一个局域网下别的电脑可以访问这个网址

 如果本地电脑的IP地址是192.168.31.61,端口是8080

那么别的电脑访问就是 192.168.31.61:8080

创建新项目

 项目名称

 添加数据集

类别/标签设置 

创建一个项目后就是这样：

导出： 

本地的挂载或者网盘的挂载 - 适合大批量的数据集

启动labelstudio 顺序

设置环境变量 ：  set LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED=True

再启动labelstudio

之后再