YOLO11 实例分割 | 自动标注 | 预标注 | 标签格式转换 | 手动校正标签

主要观点总结

这篇文章介绍了如何使用YOLO11进行实例分割，包括预训练权重、生成预标注、生成json标注文件、手动校正标签、Labelme的json转为YOLO的txt和迭代优化模型等步骤。提供了相关的代码和参数设置。

关键观点总结

关键观点1: 预训练权重

首先下载YOLO11实例分割的预训练权重，然后基于预训练权重进行模型训练。

关键观点2: 生成预标注

使用模型推理，生成实例分割的信息，作为预标注。

关键观点3: 生成json标注文件

将YOLO11格式的分割标签文件转换为Labelme格式的JSON文件，以便于可视化检查预标注结果，并进行手动修正标签。

关键观点4: 手动校正标签

使用Labelme工具，编辑多边形，对物体进行分割信息修改，保存修正后的标注信息。

关键观点5: Labelme的json转为YOLO的txt

将修正后的Labelme的json文件转换为YOLO的txt格式，用于重新训练模型。

关键观点6: 迭代优化模型（可选）

使用修正后的数据作为新数据，加入旧数据中重新训练模型权重，进行模型迭代优化。