文章目录

• 0 数据标注via
• • 一、添加图片
  • 二、定义标记类型：Attributes
  • 三、标注
  • 四、导出标注文件
• 1 模型
• • 1.1 数据准备
  • 1.2 模型训练
  • 1.3 模型使用
  • 1.4 改进方向

0 数据标注via

via工具的界面如下图所示：

1. 图中1为导入 / 导出标注文件 （后面介绍）
2. 选择标记形式为多边形
3. 添加图片文件
4. 添加属性
5. 查看快捷键

一、添加图片

点击Add Files或者Add URL，添加图片。Add Files是添加本地图片，Add URL是给出图片URL或者绝对路径。

二、定义标记类型：Attributes

在attribute name文本框中输入“type”，点击“+”按钮添加这个attribute,选择类型为radio(单选框)。输入以下内容：

1. 名字写type
2. type选择radio
3. 下面的id分别写unionpay（表示银联logo，并选为默认）；cloudQuickPass（表示云闪付logo）

三、标注

点击Toggle attributes editor，如下图

然后使用多边形，进行标注。

1. 在logo哥哥角落单机；
2. 点好之后按回车；
3. 由于我们设置type默认是unionpay 类型，所以下面自动单选了 银联logo，如果是云闪付，在改为云闪付即可。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vDkpAzeJ-1578446280387)(https://i.loli.net/2019/12/25/F6MfWtKybpR4rQ8.png)]

四、导出标注文件

点击菜单栏Annotation，选择要json格式导出即可。

同理，如果想要倒入上次的标注继续标，只需要 import annotations from json

1 模型

参考：https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/103006163

1.1 数据准备

把图像和标注json记录放进 images_unionpayLogo 文件夹中。

其中，train 和 val文件夹内 都必须 使json文件内容与图片一一对应。

打开sample/unionpay_logo/inspect_data.py 可以可视化检查：我们标记的json文件是否能够与图片对应。

1.2 模型训练

修改sample/unionpay_logo/UnionpayLogo.py 文件，把类别写入。注意：类别个数是 2+1 其中1为背景。

运行该文件：

# 初次训练：
python unionpayLogo.py train --dataset=./../images_unionpayLogo --weights=coco
# 后面接着训练：
python unionpayLogo.py train --dataset=./../images_unionpayLogo --weights=last

1.3 模型使用

运行sample/unionpay_logo/inspect_model.py 选择val中的测试图片。

输出的结果保存在images_result 中，以时间命名。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-E56FpEky-1578446280388)(https://i.loli.net/2019/12/26/HerBZzpET3sU5a8.png)]

1.4 改进方向

现在只有标注的三十张照片。在logo较大的时候识别效果不错，logo很小的的时候，很难识别。

主要改进方向是标注更多的训练数据，标注更多的真是数据。

原文链接：https://lookme.blog.csdn.net/article/details/103885325

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