YOLO11 目标检测 | 自动标注 | 预标注 | 标签格式转换 | 手动校正标签

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本文分享使用YOLO11进行目标检测时，实现模型推理预标注、自动标注、标签格式转换、以及使用Labelme手动校正标签等功能。

1、预训练权重

7、Labelme的json转为YOLO的txt

8、迭代优化模型（可选）

1、预训练权重

首先我们去官网下载，YOLO11目标检测的预训练权重，如下表格式所示：

下载地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics

Model	size (pixels)	mAPval 50-95	Speed CPU ONNX (ms)	Speed T4 TensorRT10 (ms)	params (M)	FLOPs (B)
YOLO11n	640	39.5	56.1 ± 0.8	1.5 ± 0.0	2.6	6.5
YOLO11s	640	47.0	90.0 ± 1.2	2.5 ± 0.0	9.4	21.5
YOLO11m	640	51.5	183.2 ± 2.0	4.7 ± 0.1	20.1	68.0
YOLO11l	640	53.4	238.6 ± 1.4	6.2 ± 0.1	25.3	86.9
YOLO11x	640	54.7	462.8 ± 6.7	11.3 ± 0.2	56.9	194.9

然后基于预训练权重，准备自己的数据集，进行模型训练

最终，得到效果更好的模型权重（xxx.pt或xxx.onnx）

2、生成预标注

前面得到了效果更好的模型权重，这里用它来对新的图片，进行推理，同时生成目标检测的信息。

模型推理的代码，如下所示：

from ultralytics import YOLO
 
# 加载训练的模型
model = YOLO(r"runs/detect/train/weights/best.pt")
 
# 对指定的图像文件夹进行推理，并设置各种参数
results = model.predict(
    source="datasets/det_20241020/images/",   # 新的图片，待标注的图片
    conf=0.45,                      # 置信度阈值
    iou=0.6,                        # IoU 阈值
    imgsz=640,                      # 图像大小
    half=False,                     # 使用半精度推理
    device=None,                    # 使用设备，None 表示自动选择，比如'cpu','0'
    max_det=300,                    # 最大检测数量
    vid_stride=1,                   # 视频帧跳跃设置
    stream_buffer=False,            # 视频流缓冲
    visualize=False,                # 可视化模型特征
    augment=False,                  # 启用推理时增强
    agnostic_nms=False,             # 启用类无关的NMS
    classes=None,                   # 指定要检测的类别
    retina_masks=False,             # 使用高分辨率分割掩码
    embed=None,                     # 提取特征向量层
    show=False,                     # 是否显示推理图像
    save=True,                      # 保存推理结果
    save_frames=False,              # 保存视频的帧作为图像
    save_txt=True,                  # 保存检测结果到文本文件
    save_conf=False,                # 保存置信度到文本文件
    save_crop=False,                # 保存裁剪的检测对象图像
    show_labels=True,               # 显示检测的标签
    show_conf=True,                 # 显示检测置信度
    show_boxes=True,                # 显示检测框
    line_width=None                 # 设置边界框的线条宽度，比如2，4
)

需要修改model = YOLO(r"runs/detect/train/weights/best.pt")中的权重路径，替换为自己训练的
同时需要修改source="datasets/det_20241020/images/", 这里是指新的图片，即待标注的图片
其他推理参数，根据任务情况，自行修改了；比如：置信度conf、iou、图像大小imgsz等等。

推理完成后，会保留目标检测的结果图像、标签信息文件夹（labels），它们是同一级文件夹的

- runs/detect/predict/

- labels（这个文件夹是存放YOLO11推理结果，作为预标注的标签信息）

- picture1.jpg

- picture2.jpg

.....

- pictureN.jpg

3、分析YOLO11的目标检测格式

YOLO11的标签文件是一个包含每行一个标签的txt文件。

每一行的格式是：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>。其中：

<object-class>是类别索引。
<x_center>和<y_center>是目标的中心点坐标（归一化到0-1）。
<width>和<height>是目标的宽度和高度（归一化到0-1）。

txt标签示例数据，表示有两个物体：

0 0.5192 0.4512 0.3985 0.7572
3 0.5061 0.5921 0.2631 0.4561

第一行表示物体1，类别为0，0.5192是中心点x坐标，0.4512是中心点y坐标，0.3985是宽度， 0.7572是高度。
第二行表示物体2，类别为3，0.5061是中心点x坐标，0.5921是中心点y坐标，0.2631是宽度， 0.4561是高度。

4、分析Labelme标注工具的格式

在目标检测中，我们使用Labelme工具进行标注，选择“创建矩形”，对物体进行标注。

标注后点击保存，会生成JSON标注文件；
这样能使用Labelme，可视化检查预标注的结果，方便人工手动修正标签

LabelMe使用的是JSON格式，每个标签是一个形状（shape）对象，包含以下信息：

label: 标签的名称。
points: 多边形的点列表（包含多边形顶点的坐标）。
group_id: （可选）用于将不同形状分组的ID。
shape_type: 形状类型（例如rectangle, circle等）。
flags: （可选）一些额外的标记信息。

5、生成json标注文件

编写程序，遍历该文件夹中的所有txt文件，然后将生成的Labelme的JSON文件保存到指定的输出文件夹中

定义类别映射：创建一个字典，将YOLO11类别ID映射到相应的类名。
转换函数：定义yolo_to_labelme函数，接收YOLO11格式的txt文件路径和图像尺寸，读取标注数据，计算绝对坐标，并格式化为LabelMe的JSON结构。
主函数实现：
- 指定输入图像和标签文件夹路径，以及输出JSON文件的路径。
- 检查输出目录是否存在，如不存在则创建。
- 遍历标签文件夹中的所有.txt文件，读取相应的图像文件。
- 使用OpenCV读取图像以获取其高度和宽度。
- 调用转换函数生成标注数据。
- 将生成的LabelMe格式数据写入新的JSON文件。

这里会提供源代码，需要根据我们的数据修改以下部分：

import os
import json
import cv2

# 自定义类别映射
class_map = {
    0: 'class_name1',   # 类别 0 对应的名称
    1: 'class_name2',   # 类别 1 对应的名称
    2: 'class_name3'    # 类别 2 对应的名称
}

# YOLO11的txt标签，转为Labelme的json文件
def yolo_to_labelme(txt_path, img_width, img_height):
    with open(txt_path, 'r') as file:
        lines = file.readlines()

    shapes = []
    for line in lines:
        parts = line.strip().split()
        class_id = int(parts[0])
        x_center = float(parts[1])
        y_center = float(parts[2])
        width = float(parts[3])
        height = float(parts[4])

        # 转换为绝对坐标
        x_center *= img_width
        y_center *= img_height
        width *= img_width
        height *= img_height

        # 计算矩形的四个顶点
        x1 = x_center - width / 2
        y1 = y_center - height / 2
        x2 = x_center + width / 2
        y2 = y_center + height / 2

        shapes.append({
            'label': class_map[class_id],
            'points': [[x1, y1], [x2, y2]],
            'group_id': None,
            'shape_type': 'rectangle',
            'flags': {}
        })

    return shapes

def main():
    # 文件夹路径
    image_folder_path = r"./datasets/seg-datasetsv2/images"     # 这里指定图片的文件夹路径
    txt_folder_path = r"./datasets/seg-datasetsv2/labels"       # 这里指定YOLO的txt_labels的文件夹路径
    json_output_path = r"./datasets/seg-datasetsv2/json_labels" # 这里指定待会生成Labelme的json_labels的文件夹路径

    # 检查输出文件夹是否存在，不存在则创建
    if not os.path.exists(json_output_path):
        os.makedirs(json_output_path)

    # 遍历所有txt文件并转换
    for txt_file in os.listdir(txt_folder_path):
        if txt_file.endswith('.txt'):
            txt_path = os.path.join(txt_folder_path, txt_file)

            # 获取与txt文件同名的图片路径
            img_file = txt_file.replace('.txt', '.jpg')  # 假设图片是jpg格式
            img_path = os.path.join(image_folder_path, img_file)

            try:
                # 使用OpenCV读取图片分辨率
                img = cv2.imread(img_path)
                if img is None:
                    raise FileNotFoundError(f"Image file not found: {img_path}")

                img_height, img_width, _ = img.shape

                shapes = yolo_to_labelme(txt_path, img_width, img_height)

                # 创建LabelMe格式的json文件
                labelme_data = {
                    'version': '4.5.6',
                    'flags': {},
                    'shapes': shapes,
                    'imagePath': img_file,
                    'imageData': None,
                    'imageHeight': img_height,
                    'imageWidth': img_width
                }

                json_path = os.path.join(json_output_path, txt_file.replace('.txt', '.json'))
                with open(json_path, 'w') as json_file:
                    json.dump(labelme_data, json_file, indent=2)

            except Exception as e:
                print(f"Error processing {img_file}: {e}")

# 主函数入口
if __name__ == "__main__":
    main()

首先修改类别映射，比如：

# 定义类别标签映射
class_map = {
    0: 'person',    # 类别 0 对应的名称是person
    1: 'bicycle',   # 类别 1 对应的名称是bicycle
    2: 'car'        # 类别 2 对应的名称是car
}

然后修改一下代码中的参数：

    image_folder_path = r"./datasets/seg-datasetsv2/images"     # 这里指定图片的文件夹路径
    txt_folder_path = r"./datasets/seg-datasetsv2/labels"       # 这里指定YOLO的txt_labels的文件夹路径
    json_output_path = r"./datasets/seg-datasetsv2/json_labels" # 这里指定待会生成Labelme的json_labels的文件夹路径

运行代码，会生成用于YOLO11目标检测的JSON标签文件。

6、手动校正标签

生成了JSON文件后，把图像和JSON文件放在同一个文件夹中

然后打开Labelme工具，选择“编辑多边形”，对物体进行标注信息修改

修改完成后，点击“Save"保存修正后的标注信息

7、Labelme的json转为YOLO的txt

这里把Labelme的json转为YOLO的txt，是因为用修正后数据，作为新的数据，加入旧数据中；

重新训练之前的模型权重，这样模型会学得更好，迭代优化模型。

通过下面代码，把Labelme的json转为YOLO的txt

方案1——单个文件转换

该代码用于将LabelMe格式的JSON标注文件，转换为YOLO11格式的标注文件，函数解析：

convert_labelme_to_yolo(json_path, output_dir):

功能: 将单个LabelMe格式的JSON文件转换为YOLO11格式。
参数:
- json_path (str): 输入的LabelMe格式JSON文件路径。
- output_dir (str): 输出的YOLO11格式标注文件夹路径。
操作:
- 读取JSON文件，获取图像宽度和高度。
- 遍历所有标注形状，提取标签和坐标，计算YOLO11所需的中心点和宽高。
- 将结果写入以相同文件名命名的TXT文件中。

示例代码如下所示：

import json
import os

# 定义标签映射，将类别名称映射为ID
label_map = {
    "car": 0,  # 汽车
    "bus": 1   # 公交车
}

def convert_labelme_to_yolo(json_path, output_dir):
    """
    将LabelMe格式的JSON文件转换为YOLO11格式的标注文件。

    参数：
    json_path (str): 输入的LabelMe格式JSON文件路径。
    output_dir (str): 输出的YOLO11格式标注文件夹路径。
    """
    # 打开LabelMe格式的JSON文件
    with open(json_path, 'r') as f:
        labelme_data = json.load(f)  # 读取JSON数据

    # 获取图像的宽度和高度
    image_width = labelme_data['imageWidth']
    image_height = labelme_data['imageHeight']

    yolo_annotations = []  # 存储YOLO11格式的标注

    # 遍历所有的标注形状
    for shape in labelme_data['shapes']:
        label = shape['label']  # 获取标签名称
        if label not in label_map:
            continue  # 如果标签未定义，则忽略

        class_id = label_map[label]  # 获取对应的类别ID

        points = shape['points']  # 获取标注的坐标点
        if shape['shape_type'] == 'rectangle':  # 如果是矩形
            (x1, y1), (x2, y2) = points  # 获取矩形的两个顶点
        elif shape['shape_type'] == 'polygon':  # 如果是多边形
            x1, y1 = min(point[0] for point in points), min(point[1] for point in points)  # 计算多边形的左上角
            x2, y2 = max(point[0] for point in points), max(point[1] for point in points)  # 计算多边形的右下角
        else:
            continue  # 其他类型不处理

        # 计算YOLO11格式所需的中心点和宽高
        x_center = (x1 + x2) / 2.0 / image_width  # 计算中心点x坐标
        y_center = (y1 + y2) / 2.0 / image_height  # 计算中心点y坐标
        width = (x2 - x1) / image_width  # 计算宽度
        height = (y2 - y1) / image_height  # 计算高度

        # 添加YOLO11格式的标注到列表中
        yolo_annotations.append(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}")

    # 构建输出文件的路径
    output_file = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(os.path.basename(json_path))[0] + '.txt')
    # 将YOLO11格式的标注写入输出文件
    with open(output_file, 'w') as f:
        f.write('\n'.join(yolo_annotations))

# 示例使用
convert_labelme_to_yolo('/path/to/labelme_file.json', '/path/to/output_dir')

方案2——多个标签文件转换

读取一个文件夹下所有json文件，然后转为YOLO11的txt标签格

process_folder(input_folder, output_folder):

功能: 处理输入文件夹中的所有JSON文件，转换为YOLO11格式。
参数:
- input_folder (str): 包含LabelMe格式JSON文件的输入文件夹路径。
- output_folder (str): 用于保存YOLO11格式标注文件的输出文件夹路径。
操作:
- 创建输出文件夹（如果不存在）。
- 遍历输入文件夹，调用转换函数处理每个以.json结尾的文件。

示例代码如下所示：

import json
import os

# 定义标签映射，将类别名称映射为ID
label_map = {
    "car": 0,  # 汽车
    "bus": 1   # 公交车
}

def convert_labelme_to_yolo(json_path, output_dir):
    """
    将LabelMe格式的JSON文件转换为YOLO11格式的标注文件。

    参数：
    json_path (str): 输入的LabelMe格式JSON文件路径。
    output_dir (str): 输出的YOLO11格式标注文件夹路径。
    """
    # 打开LabelMe格式的JSON文件
    with open(json_path, 'r') as f:
        labelme_data = json.load(f)  # 读取JSON数据

    # 获取图像的宽度和高度
    image_width = labelme_data['imageWidth']
    image_height = labelme_data['imageHeight']

    yolo_annotations = []  # 存储YOLO11格式的标注

    # 遍历所有的标注形状
    for shape in labelme_data['shapes']:
        label = shape['label']  # 获取标签名称
        if label not in label_map:
            continue  # 如果标签未定义，则忽略

        class_id = label_map[label]  # 获取对应的类别ID

        points = shape['points']  # 获取标注的坐标点
        if shape['shape_type'] == 'rectangle':  # 如果是矩形
            (x1, y1), (x2, y2) = points  # 获取矩形的两个顶点
        elif shape['shape_type'] == 'polygon':  # 如果是多边形
            x1, y1 = min(point[0] for point in points), min(point[1] for point in points)  # 计算多边形的左上角
            x2, y2 = max(point[0] for point in points), max(point[1] for point in points)  # 计算多边形的右下角
        else:
            continue  # 其他类型不处理

        # 计算YOLO11格式所需的中心点和宽高
        x_center = (x1 + x2) / 2.0 / image_width  # 计算中心点x坐标
        y_center = (y1 + y2) / 2.0 / image_height  # 计算中心点y坐标
        width = (x2 - x1) / image_width  # 计算宽度
        height = (y2 - y1) / image_height  # 计算高度

        # 添加YOLO11格式的标注到列表中
        yolo_annotations.append(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}")

    # 构建输出文件的路径
    output_file = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(os.path.basename(json_path))[0] + '.txt')
    # 将YOLO11格式的标注写入输出文件
    with open(output_file, 'w') as f:
        f.write('\n'.join(yolo_annotations))

def process_folder(input_folder, output_folder):
    """
    处理输入文件夹中的所有JSON文件，并将其转换为YOLO11格式的标注文件。

    参数：
    input_folder (str): 输入文件夹路径，包含LabelMe格式的JSON文件。
    output_folder (str): 输出文件夹路径，用于保存YOLO11格式的标注文件。
    """
    # 创建输出文件夹（如果不存在）
    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
    
    # 处理输入文件夹中的每个 JSON 文件
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if filename.endswith(".json"):  # 只处理以 .json 结尾的文件
            json_path = os.path.join(input_folder, filename)  # 获取完整的JSON文件路径
            convert_labelme_to_yolo(json_path, output_folder)  # 调用转换函数

# 示例使用
input_folder = "/mnt/data/json_labels"  # 输入json_labels文件夹路径
output_folder = "/mnt/data/yolo11_txt_labels"  # 输出txt_labels文件夹路径

process_folder(input_folder, output_folder)  # 处理文件夹中的所有JSON文件

# 列出输出文件夹中的文件以确认
os.listdir(output_folder)  # 打印输出文件夹中的文件列表

我们使用上面代码时，需要设置输入的json_labels文件夹路径、输出txt_labels文件夹路径：

input_folder = "/mnt/data/json_labels"  # 输入json_labels文件夹路径
output_folder = "/mnt/data/yolo11_txt_labels"  # 输出txt_labels文件夹路径

8、迭代优化模型（可选）

然后，可以迭代优化模型。用修正后数据，作为新的数据，加入旧数据中；

重新训练之前的模型权重，这样模型会学得更好，迭代优化模型。

YOLO11目标检测-训练模型参考我这篇文章：

https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/142826049?spm=1001.2014.3001.5501

一篇文章快速认识 YOLO11 | 实例分割 | 模型训练 | 自定义数据集-CSDN博客

YOLO11模型推理 | 目标检测与跟踪 | 实例分割 | 关键点估计 | OBB旋转目标检测-CSDN博客

YOLO11模型训练 | 目标检测与跟踪 | 实例分割 | 关键点姿态估计-CSDN博客

YOLO11 实例分割 | 自动标注 | 预标注 | 标签格式转换 | 手动校正标签-CSDN博客

YOLO11 实例分割 | 导出ONNX模型 | ONNX模型推理-CSDN博客

YOLO11 目标检测 | 导出ONNX模型 | ONNX模型推理-CSDN博客

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YOLO11 目标检测 | 自动标注 | 预标注 | 标签格式转换 | 手动校正标签

1、预训练权重

2、生成预标注

3、分析YOLO11的目标检测格式

4、分析Labelme标注工具的格式

5、生成json标注文件

6、手动校正标签

7、Labelme的json转为YOLO的txt

8、迭代优化模型（可选）

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