1、概述

在学习深度学习的时候有一个非常头疼的事情就是标注，特别浪费时间和费眼睛，最近在网上发现博主开源了自动标注的程序，原理是，通过训练好的模型，对图像进行推理，通过推理出来的信息写入到xml中。可能会有误差，所以需要检查调整一下错误的标注，但是大大提升了效率。

2、使用

作者GitHub地址：https://github.com/mohenghui/detectAuto/tree/main

1、作者是根据yolov5 v6.0写的，v7.0需要修改下面几个地方

2、将detect_auto.py拷贝到yolov5根目录下

3、进入已经创建好的虚拟环境中python detect_auto.py，启动之后界面展示
a、选择需要标注的图片文件夹
b、保存标注之后的xml文件夹
c、选择模型文件对应的ymal文件（可以使用coco128.yaml先做测试）
d、选择模型文件（yolov5s.pt）
e、表示需要标注的类别（detector_classes.txt）
选择好就可以自动标注了，后面通过labelimg来查看标注的效果

可以自己手动标注一部分数据集，进行训练一个模型，然后通过训练出来的模型，进行自动标注。