YOLO 이미지 라벨링 방법 (labellmg 사용 방법)

1. YOLO 란? 

YOLO = You Only Look Once의 약자
이미지나 영상에서 물체가 무엇인지 + 어디에 있는지 한 번에 찾아내는 객체 탐지(Object Detection) AI 모델

쉽게 말하자면, 이미지 한 장을 넣으면 물체가 있는 위치를 박스로 표시하여 신뢰도 계산.
=> 즉, 식자재 하나에 여러 물체가 함께 있을 경우 사용

2. 이미지 라벨링의 목적

• AI가 배울 수 있도록 이미지에 정답을 붙이는 작업
  
  
  

3. labellmg 다운로드 및 사용 방법

• https://github.com/HumanSignal/labelImg <- 접속
  
  
•  Releases 클릭 -> windows_v1.8.1.zip 다운로드

 

• zip 폴더 압축 풀고 -> labellmg.exe 실행 -> 검은색 터미널 창, 하얀색 labelImg 창 뜸
  *검은색 창 닫으면 프로그램 종료 됨

 

• class 추가 및 삭제하는 방법
  - data 폴더 안의 predefined_class.txt 파일 안에 내용 편집하고 저장하면 -> 라벨 항목에 추가되어 반영 
  (이미 labelImg 프로그램이 켜진 상태로 class 편집했다면 프로그램 끄고 다시 실행하면 편집 class 정상적으로 반영)

txt 안의 class 순서대로(0부터 시작) 번호가 지정됨 ex) cabbage는 15번

 

• 파일 저장 방식 변경 (클릭하면 자동으로 변경)
  - PascalVOC: 객체 탐지 라벨링 형식 중 하나 => 라벨링 파일을 XML 파일로 저장
  - YOLO: 라벨링 파일을 txt 파일로 저장
  - 변경이유: YOLO학습 코드는 XML 바로 읽지 못해서 txt 변환이 필요 

 

• img 불러오기, label 데이터 저장위치 변경
  - Open Dir: 해당 버튼을 통해서 라벨링 할 이미지 저장되어 있는 폴더 열기 -> 폴더 안 이미지 보임
  - Change Save Dir: 라벨링한 데이터를 저장하기 위한 경로 지정

 

• 라벨링 하기 (box 표시)
  - 주요 단축키
  

  우선순위	기능	단축키	언제 사용 하는가?
  1	박스 생성	W	식자재 영역 박스 그릴 때
  2	저장	Ctrl + S	라벨링 끝나고 저장
  3	다음 이미지	D	다음 사진으로 넘어갈 때
  4	이전 이미지	A	이전 사진 다시 확인할 때
  5	박스 삭제	Delete	잘못 그린 박스 지울 때
  6	박스 복사	Ctrl + D	같은 객체가 여러 개 있을 때
  7	확대 / 축소	Ctrl + 마우스 휠	작은 식자재 박스 정확히 그릴 때
  8	폴더 열기	Ctrl + U	이미지 폴더 불러올 때

  - 라벨링 하기
  (w 눌러서 드레그 하여 박스 표시 후 -> 맞는 class 선택하고 -> ok 버튼 클릭 -> Ctrl+S(저장) -> 라벨링 데이터 저장)

이미지 출처: Chatgpt 생성

 

• 라벨링 데이터 저장 확인
  - 전 단계에서 저장을 잘했다면, " Change Save Dir" 버튼을 통해 지정한 경로를 통해 class, 라벨링 데이터 저장 확인 가능

orange는 0번부터 시작된 class에서 17번째에 위치하므로 orange.txt 파일 시작이 17로 시작