{: .note } 有关数据集导入,导出,训练/验证/测试集划分步骤请参快速开始文档
PaddleLabel 支持单分类和多分类两种图像分类项目。其中单分类项目一张图片只能对应一个类别,多分类项目一张图片可以对应多个类别。
{: .label } v0.1.0+
ImageNet 格式数据集中,图像所在文件夹名称即为图像类别。
样例格式如下,标注 # 可选
的文件导入时可以不提供:
数据集路径
├── Cat
│ ├── cat-1.jpg
│ ├── cat-2.png
│ ├── cat-3.webp
│ └── ...
├── Dog
│ ├── dog-1.jpg
│ ├── dog-2.jpg
│ ├── dog-3.jpg
│ └── ...
├── monkey.jpg
├── train_list.txt # 可选
├── val_list.txt # 可选
├── test_list.txt # 可选
└── labels.txt # 可选
# labels.txt
Monkey
Mouse
Cat
# train_list.txt
Cat/cat-1.jpg 2
根据文件夹名表示类别的规则,上述数据集导入后,三张猫和三张狗的图片会有分类,monkey.jpg 没有分类。
如果提供了 labels.txt 文件,该文件中的类别会在开始导入图像之前按顺序创建。此后如果文件夹名表示的类别不存在也会自动创建,因此 labels.txt 不需要包含所有文件夹名。
{: .note} ImageNet 格式仅以图像所在文件夹判断图像分类,train/val/test_list.txt 文件中的子集划分信息会被导入,但是其中的类别信息不会被导入。如果您数据集的类别信息保存在三个列表文件中,请使用 ImageNet-txt 格式
{: .label } v1.0.0+
ImageNet-txt 格式的数据集在 train/val/test_list.txt 文件中记录图像的类别。
样例格式如下:
数据集路径
├── image
│ ├── cat-1.jpg
│ ├── cat-2.png
│ ├── cat-3.webp
│ ├── dog-1.jpg
│ ├── dog-2.jpg
│ ├── dog-3.jpg
│ ├── monkey.jpg
│ └── ...
├── train_list.txt # 可选
├── val_list.txt # 可选
├── test_list.txt # 可选
└── labels.txt # 可选
# labels.txt
Monkey
Mouse
Cat
# train_list.txt
image/dog-1.jpg Dog
image/cat-2.png 2 # 对应 labels.txt 中第三行类别 Cat
labels.txt 的处理同 ImageNet 格式。在三个列表文件中,每行使用空格分隔,第一部分为到一个图片文件的路径,第二部分为一个字符串或一个数字代表类别。
- labels.txt 中类别编号从 0 开始,所以数字类别 i 将对应 labels.txt 中第 i+1 行
- 字符串类别的处理同 ImageNet 格式中的文件夹名,如果不存在对应类别将在导入过程中自动创建
{: .note} 三个列表文件以空格为分隔符,请不要在文件路径或类别名称中使用空格
{: .label } v0.1.0+
多分类的 ImageNet-txt 格式和单分类的基本相同,唯一区别是多分类的三个列表文件中,每行文件名后面可以跟多个空格分隔的表示类别的数字或字符串。
样例格式如下:
数据集路径
├── image
│ ├── cat.jpg
│ ├── dog.jpg
│ └── monkey.jpg
├── labels.txt # 可选
├── test_list.txt # 可选
├── train_list.txt # 可选
└── val_list.txt # 可选
# labels.txt
cat
dog
yellow
black
# train_list.txt
image/cat.jpg 0 2 # 对应第一行和第3行类别,cat,yellow
image/dog.jpg 1 3
image/monkey.jpg monkey yellow black
{: .note} 三个列表文件以空格为分隔符,请不要在文件路径或类别名称中使用空格
创建项目后会自动跳转到标注页面
- 您可以点击右侧类别列表下方“添加类别”按钮创建一个新类别
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