人工智慧——計算機視覺方面的主要任務有四個：影象分類、目標檢測、語義分割、例項分割。每一個任務的資料格式要求都是不一樣的。

一、影象分類。

影象分類標註是一項最基本最簡單的標註任務。使用者只需要將屬於同一類的圖片放在同一個資料夾裡即可。它的目錄結構如下：

MyDataset/ # 影象分類資料集根目錄
|--dog/ # 當前資料夾所有圖片屬於dog類別
|  |--d1.jpg
|  |--d2.jpg
|  |--...
|  |--...
|
|--...
|
|--cat/ # 當前資料夾所有圖片屬於cat類別
|  |--c1.jpg
|  |--c2.jpg
|  |--...
|  |--...

二、目標檢測

目標檢測資料標註可以使用labelimg或labelme標註工具。labelimg 是一個矩形標註工具，而labelme可以支援輪廓標註，可用於分割任務。

可以使用pip命令安裝：

pip install labelimg

pip install labelme

命令列下輸入命令，直接啟動：

>labelimg

>labelme

根據程式的需要，目標檢測任務的資料格式可以是PascalVOC或MSCOCO格式。

注：

1、labelme進行影象標註後，需要根據需要進行格式轉換。

Annotations資料夾存放對應的json標註檔案

JPEGImages資料夾存放要標註的影象檔案

labelme標註 資料夾

2、labelimg進行影象標註後，可以直接儲存為PascalVOC格式。

MyDataset/ # 目標檢測資料集根目錄
|--JPEGImages/ # 影象資料夾
|  |--d1.jpg
|  |--d2.jpg
|  |--...
|  |--...
|
|--Annotations/ # 存放標註檔案（xml檔案或json檔案）
|  |--d1.xml
|  |--d2.xml
|  |--...
|  |--...

三、語義分割

MyDataset/ # 語義分割資料集根目錄
|--JPEGImages/ # 影象資料夾
|  |--d1.jpg
|  |--d2.jpg
|  |--...
|  |--...
|
|--Annotations/ # 存放標註檔案（png格式）
|  |--d1.png
|  |--d2.png
|  |--...
|  |--...

四、例項分割

MyDataset/ # 例項分割資料集根目錄
|--JPEGImages/ # 影象資料夾
|  |--d1.jpg
|  |--d2.jpg
|  |--...
|  |--...
|
|--Annotations.json #生成標註檔案

注：資料標註與劃分例項：

1、4.1 目標檢測：準備資料集(採集、標註和劃分)

2、5.1 語義分割：資料集採集、轉換和劃分

3、6.1 例項分割：資料集採集、轉換和劃分