https://github.com/koldim2001/auto_annotation_cvat

Создание автоматической аннотации с использованием предобученной модели YOLOv5
https://github.com/koldim2001/auto_annotation_cvat

auto-annotation bboxes cvat detection yolo yolov5

Last synced: 6 months ago
JSON representation

Создание автоматической аннотации с использованием предобученной модели YOLOv5

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/koldim2001/auto_annotation_cvat
• Owner: Koldim2001
• Created: 2023-06-21T17:13:16.000Z (over 2 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-07-03T08:12:30.000Z (over 2 years ago)
• Last Synced: 2025-03-26T20:05:30.452Z (7 months ago)
• Topics: auto-annotation, bboxes, cvat, detection, yolo, yolov5
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 29.3 KB
• Stars: 6
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

          
# Создание автоматической аннотации в CVAT с использованием предобученной модели YOLOv5

Необходимо передать путь к папке с изображениями, которые будут загружены в таску на CVAT. В результате работы программы будет сформирован zip архив с аннотациями, полученными на основе работы предобученной сети yolo.

 Все, что останется сделать: после создания таски навестись на панель Actions и выбрать Upload annotations. Далее выбрать в разделе Import format YOLO 1.1 и загрузить тот архив. 

 

 PS: В папке extra_data лежат вспомогательные файлы, которые используются в финальном файле аннотаций. Данные файлы необходимо менять исключительно при изменении числа или наименований классов модели.

### Installation:

```

git clone https://github.com/Koldim2001/Auto_annotation_CVAT.git

```

```

cd Auto_annotation_CVAT

```

```

pip install -e .

```

### Пример скрипта для запуска кода:

```

auto_annotate --img_folder=image_folder

```

#### Опции для парсинга аргументоов в cli:

  --img_folder (TEXT)                    Папка с изображениями (task из CVAT)

  --weights (TEXT)                             Путь к натренированным весам yolov5

  --annotation_zip_file (TEXT)        Имя zip архива аннотаций для CVAT формата YOLO

  --conf (FLOAT)                            Порог уверенности классификатора

  --iou (FLOAT)                               Порог iou на non max suppression

  --help                                         Покажет существующие варианты парсинга аргументов