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Labelme 使用教程：PaddleX实例分割任务模块数据标注教程

news 2026/7/7 4:51:02

PaddleX实例分割任务模块数据标注教程

本文档将介绍如何使用 Labelme 标注工具完成实例分割相关单模型的数据标注。点击上述链接，参考⾸⻚⽂档即可安装数据标注⼯具并查看详细使⽤流程。

1. 标注数据示例

该数据集是水果实例分割数据集，涵盖五种不同的水果，包含目标不同角度的拍摄照片。图片示例：

2. Labelme标注

2.1 Labelme 标注工具介绍

Labelme是一个python语言编写，带有图形界面的图像标注软件。可用于图像分类、目标检测、图像分割等任务，在实例分割的标注任务中，标签存储为JSON文件。

2.2 Labelme 安装

为避免环境冲突，建议在conda环境下安装。

conda create -n labelme python=3.10 conda activate labelme pip install pyqt5 pip install labelme

2.3 Labelme 标注过程

2.3.1 准备待标注数据

创建数据集根目录，如fruit。
在fruit中创建images目录（必须为images目录），并将待标注图片存储在images目录下，如下图所示：

在fruit文件夹中创建待标注数据集的类别标签文件label.txt，并在label.txt中按行写入待标注数据集的类别。以水果实例分割数据集的label.txt为例，如下图所示：

2.3.2 启动 Labelme

终端进入到带标注数据集根目录，并启动labelme标注工具。

cd path/to/fruit labelme images --labels label.txt --nodata --autosave --output annotations

*labels类别标签路径。 *nodata停止将图像数据存储到JSON文件。 *autosave自动存储。 *output标签文件存储路径。

2.3.3 开始图片标注

启动labelme后如图所示：

点击Edit选择标注类型，选则Create Polygons。 * 在图片上创建多边形描绘分割区域边界。

再次点击选择分割区域类别。

标注好后点击存储。（若在启动labelme时未指定output字段，会在第一次存储时提示选择存储路径，若指定autosave字段使用自动保存，则无需点击存储按钮）。
然后点击Next Image进行下一张图片的标注。

最终标注好的标签文件如图所示。

调整目录得到水果实例分割标准labelme格式数据集。在数据集根目录创建train_anno_list.txt和val_anno_list.txt两个文本文件，并将annotations目录下的全部json文件路径按一定比例分别写入train_anno_list.txt和val_anno_list.txt，也可全部写入到train_anno_list.txt同时创建一个空的val_anno_list.txt文件，待上传零代码使用数据划分功能进行重新划分。train_anno_list.txt和val_anno_list.txt的具体填写格式如图所示：

将fruit目录打包压缩为.tar或.zip格式压缩包即可得到水果实例分割标准labelme格式数据集。

3. 数据格式

PaddleX 针对实例分割任务定义的数据集，名称是COCOInstSegDataset，组织结构和标注格式如下：

dataset_dir # 数据集根目录，目录名称可以改变 ├── annotations # 标注文件的保存目录，目录名称不可改变 │ ├── instance_train.json # 训练集标注文件，文件名称不可改变，采用COCO标注格式 │ └── instance_val.json # 验证集标注文件，文件名称不可改变，采用COCO标注格式 └── images # 图像的保存目录，目录名称不可改变

标注文件采用COCO格式。请大家参考上述规范准备数据，此外可以参考：示例数据集。

当大家使用的是 PaddleX 2.x 版本的实例分割数据集时，请参考实例分割模块开发教程中对应的格式转换部分，将 VOC 格式数据集转换为 COCO 数据集。（模块开发文件中注明）

注：