標籤工作室轉換器

其他源碼

0.0.59

下載

警告

此儲存庫已存檔並合併至 Label Studio SDK 中：https://github.com/HumanSignal/label-studio-sdk/tree/master/src/label_studio_sdk/converter

標籤工作室轉換器

網站 • 文件 • Twitter • 加入 Slack 社區

介紹

Label Studio 格式轉換器可協助您將標籤編碼為您最喜歡的機器學習庫的格式。

範例

JSON

從命令列運行：

 pip install -U label-studio-converter
python label-studio-converter導出-iexported_tasks.json-c範例/sentiment_analysis/config.xml-ooutput_dir-fCSV

從Python運行：

 from label_studio_converter import Converterc = Converter('examples/sentiment_analysis/config.xml')c.convert_to_json('examples/sentiment_analysis/completions/', 'tmp/output.json')

取得輸出檔： tmp/output.json

 [
  {"reviewText": "好案例，物超所值。","sentiment": "積極"
  },
  {“reviewText”：“真是浪費金錢和時間！”，“sentiment”：“負面”
  },
  {"reviewText": "鵝頸需要一點哄","sentiment": "中性"
  }
]

使用案例：任何任務

CSV

從命令列運行：

 python label_studio_converter/cli.py --輸入範例/sentiment_analysis/completions/ --config 範例/sentiment_analysis/config.xml --輸出 output_dir --格式 CSV --csv-分隔符號 $'t'

從Python運行：

 from label_studio_converter import Converterc = Converter('examples/sentiment_analysis/config.xml')c.convert_to_csv('examples/sentiment_analysis/completions/', 'output_dir', seples/sentiment_analysis/completions/', 'output_dir', sep='tue', header=True)

取得輸出檔tmp/output.tsv ：

評論文字感想好案例，物超所值。

使用案例：任何任務

2003年全國護理師大會

從命令列運行：

 python label_studio_converter/cli.py --輸入範例/named_entity/completions/ --config 範例/named_entity/config.xml --輸出 tmp/output.conll --格式 CONLL2003

從Python運行：

 from label_studio_converter import Converterc = Converter('examples/named_entity/config.xml')c.convert_to_conll2003('examples/named_entity/completions/', 'tmp/output.conll')

取得輸出檔tmp/output.conll

-DOCSTART- -X- O
Showers -X- _ O
continued -X- _ O
throughout -X- _ O
the -X- _ O
week -X- _ O
in -X- _ O
the -X- _ O
Bahia -X- _ B-Location
cocoa -X- _ O
zone, -X- _ O
...

用例：文字標記

可可

從命令列運行：

 python label_studio_converter/cli.py --輸入範例/image_bbox/completions/ --config 範例/image_bbox/config.xml --輸出 tmp/output.json --format COCO --image-dir tmp/images

從Python運行：

 from label_studio_converter import Converterc = Converter('examples/image_bbox/config.xml')c.convert_to_coco('examples/image_bbox/completions/', 'tmp/output.conll', output_image_dir='tmp//mpll', output_image_dir')

輸出影像可以在tmp/images中找到

取得輸出檔tmp/output.json

 {“圖像”：[
    {「寬度」：800，「高度」：501，「id」：0，「檔案名稱」：「tmp/images/62a623a0d3cef27a51d3689865e7b08a」}
  ], “類別”: [
    { "id": 0, "名稱": "行星"},
    { "id": 1, "name": "月球行者"}
  ], "註釋": [
    { "id": 0, "image_id": 0, "category_id": 0, "分割": [], "bbox": [299,6,377,260 ], "忽略": 0, "iscrowd": 0, "區域“：98020}，
    { "id": 1, "image_id": 0, "category_id": 1, "分割": [], "bbox": [288,300,132,90 ], "忽略": 0, "iscrowd": 0, "區域“：11880}
  ], "info": {"year": 2019,"version": "1.0","contributor": "Label Studio"
  }
}

用例：影像物件檢測

帕斯卡 VOC XML

從命令列運行：

 python label_studio_converter/cli.py --輸入範例/image_bbox/completions/ --config 範例/image_bbox/config.xml --輸出 tmp/voc-annotations --format VOC --image-dir tmp/images

從Python運行：

 from label_studio_converter import Converterc = Converter('examples/image_bbox/config.xml')c.convert_to_voc('examples/image_bbox/completions/', 'tmp/output.conll', output_image_dir='tmp/tmp.conll', output_image_dir='tmp//mp)')

輸出影像可以在tmp/images中找到

對應的註解可以在tmp/voc-annotations/*.xml中找到：

 
<註釋>
<資料夾>tmp/圖像
<檔名>62a623a0d3cef27a51d3689865e7b08a
<來源>
<資料庫>我的資料庫
<註>COCO2017
<圖>flickr
NULL

<所有者>
NULL
<姓名>標籤工作室

<尺寸>
<寬度>800
<高度>501
<深度>3

<分段>0
<對象>
<名>行星
<姿勢>未指定
<截斷>0
<困難>0

299
6
676
266


<對象>
<姓名>月行者
<姿勢>未指定
<截斷>0
<困難>0

288
300
420
390

用例：影像物件檢測

YOLO 到 Label Studio 轉換器

YOLO目錄結構

首先檢查 YOLO 資料夾的結構，請記住根目錄是/yolo/datasets/one 。

/yolo/datasets/one
  images
   - 1.jpg
   - 2.jpg
   - ...
  labels
   - 1.txt
   - 2.txt

  classes.txt

類別.txt 範例

Airplane
Car

用法

label-studio-converter import yolo -i /yolo/datasets/one -o ls-tasks.json --image-root-url "/data/local-files/?d=one/images"

其中?d=中的 URL 路徑相對於您在LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT中設定的路徑。

本地儲存注意事項

設定LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT=/yolo/datasets （不是/yolo/datasets/one ，而是/yolo/datasets ）以便 Label Studio 運作非常重要。
在專案設定中新增一個新的本機存儲，並將絕對本機路徑設定為/yolo/datasets/one/images （或c:yolodatasetsoneimages for Windows）。

雲端儲存注意事項

使用--image-root-url為任務 URL 指定正確的前綴，例如--image-root-url s3://my-bucket/yolo/datasets/one 。
在專案設定中新增一個新的雲端存儲，並新增對應的儲存桶和前綴。

幫助命令

label-studio-converter import yolo -h

usage: label-studio-converter import yolo [-h] -i INPUT [-o OUTPUT]
                                          [--to-name TO_NAME]
                                          [--from-name FROM_NAME]
                                          [--out-type OUT_TYPE]
                                          [--image-root-url IMAGE_ROOT_URL]
                                          [--image-ext IMAGE_EXT]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -i INPUT, --input INPUT
                        directory with YOLO where images, labels, notes.json
                        are located
  -o OUTPUT, --output OUTPUT
                        output file with Label Studio JSON tasks
  --to-name TO_NAME     object name from Label Studio labeling config
  --from-name FROM_NAME
                        control tag name from Label Studio labeling config
  --out-type OUT_TYPE   annotation type - "annotations" or "predictions"
  --image-root-url IMAGE_ROOT_URL
                        root URL path where images will be hosted, e.g.:
                        http://example.com/images or s3://my-bucket
  --image-ext IMAGE_EXT
                        image extension to search: .jpg, .png

教學：使用本機儲存將 YOLO 預註解影像匯入 Label Studio

本教學將引導您完成將帶有 YOLO 註釋的資料夾匯入 Label Studio 進行進一步註釋的過程。我們將介紹如何設定您的環境、將 YOLO 註釋轉換為 Label Studio 的格式，並將它們匯入到您的專案中。

先決條件

本地安裝的 Label Studio
YOLO 附註解的圖像和對應的 .txt 標籤檔案位於目錄/yolo/datasets/one中。
已安裝 label-studio-converter （可透過pip install label-studio-converter取得）

步驟 1：設定環境並執行 Label Studio

在啟動 Label Studio 之前，設定以下環境變數以啟用本機儲存檔案服務：

Unix系統：

export LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED=true
export LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT=/yolo/datasets
label-studio

視窗：

set LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED=true
set LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT=C:yolodatasets
label-studio

將/yolo/datasets替換為 YOLO 資料集目錄的實際路徑。

步驟2：設定本地存儲

建立一個新專案。
前往專案設定並選擇Cloud Storage 。
點擊新增來源儲存並從儲存類型選項中選擇本機檔案。
在 Windows 上將絕對本機路徑設定為/yolo/datasets/one/images或c:yolodatasetsoneimages 。
點選Add storage 。

在文件中查看有關本地儲存的更多詳細資訊。

第 3 步：驗證影像訪問

從 YOLO 匯入轉換後的註釋之前，請先驗證您是否可以透過 Label Studio 存取本機儲存中的映像。開啟新的瀏覽器標籤並輸入以下 URL：

http://localhost:8080/data/local-files/?d=one/images/.jpg

將one/images/.jpg替換為其中一張影像的路徑。該圖像應顯示在瀏覽器的新分頁中。如果無法開啟影像，則本機儲存配置不正確。最可能的原因是您在本機儲存設定或LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT中指定Path時犯了錯誤。

注意： ?d=中的 URL 路徑應該相對於LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT=/yolo/datasets ，這表示真實路徑將是/yolo/datasets/one/images/.jpg並且該映像應該存在於您的硬碟上駕駛。

第 4 步：轉換 YOLO 註釋

使用 label-studio-converter 將 YOLO 註解轉換為 Label Studio 可以理解的格式：

label-studio-converter import yolo -i /yolo/datasets/one -o output.json --image-root-url "/data/local-files/?d=one/images"

第 5 步：導入轉換後的註釋

現在將output.json檔案匯入 Label Studio：

前往您的 Label Studio 專案。
從資料管理器中，按一下「導入」 。
選擇output.json檔案並將其匯入。

第 6 步：驗證註釋

導入後，您應該在 Label Studio 中看到帶有預先註釋的邊界框的圖像。驗證註釋是否正確並進行必要的調整。

故障排除

如果您遇到路徑或映像存取問題，請確保：

LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT 設定正確。
轉換指令中的--image-root-url符合相對路徑：

`Absolute local path from Local Storage Settings` - `LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT` = `path for --image_root_url`

例如：

/yolo/datasets/one/images - /yolo/datasets/ = one/images

Label Studio 中的本機儲存已正確設定為影像的絕對本機路徑 ( /yolo/datasets/one/images )
有關更多詳細信息，請參閱有關導入預註釋資料和設定雲端儲存的文件。

貢獻

我們很樂意得到您的幫助來創建其他模型的轉換器。請隨意建立拉取請求。

貢獻指南
行為守則

展開

附加信息

版本 0.0.59
類型其他源碼
更新時間 2024-11-11
大小
語言簡體中文

相關應用

壓水工作室

2024-11-14
蘭圖工作室

2024-11-09
DiffSynth 工作室

2024-11-08
英國工作室

2024-11-06
colorhex 轉換器加應用程式

2024-03-27
Acme CAD 轉換器

2009-05-31

爲您推薦

知識付費系統原始碼丨線上教育內容付費知識變現丨影片問答圖文付費課程小程式客製化H5

其他類別
植物大戰殭屍西遊版

休閒益智
PVZ雜交版2.3.5內建選單版

休閒益智

2.3
披薩塔噪音DLC模組

休閒益智

1.0
快樂方塊屋家庭模擬器手機

模擬經營

1.0.41
修勾地鐵逃生安裝

飛行射擊

1.25.20
BodyCam手遊

飛行射擊

1.0
BodyCam手機版

飛行射擊

1.0
幫我一個拼多多

生活服務

7.13.0

相關資訊全部

網友評論

標籤工作室轉換器

警告

標籤工作室轉換器

目錄

介紹

範例

JSON

CSV

2003年全國護理師大會

可可

帕斯卡 VOC XML

YOLO 到 Label Studio 轉換器

YOLO目錄結構

用法

教學：使用本機儲存將 YOLO 預註解影像匯入 Label Studio

先決條件

步驟 1： 設定環境並執行 Label Studio

步驟2：設定本地存儲

第 3 步：驗證影像訪問

第 4 步：轉換 YOLO 註釋

第 5 步：導入轉換後的註釋

第 6 步：驗證註釋

故障排除

貢獻

步驟 1：設定環境並執行 Label Studio