实例分割手动标注

数据结构
- 掩膜格式
- 多边形格式
数据标注
- 多边形标注
- 掩膜标注
下一步

PaddleLabel 将语义分割和实例分割视为两种项目类型，目前二者之间不支持转换。在语义分割项目中，每个像素将有一个分类，表示其为背景或前景中的某一类别。实例分割项目在逐像素分类的基础上给每个像素一个实例 id，即不仅区分像素所属类别，而且区分同一类别下像素属于哪个实例。

PaddleLabel 支持多种分割数据集格式，各种类型的数据集导入后都可以使用多边形和笔刷两种标注工具。数据集导出时

如果导出掩膜格式，多边形标注会被转换成掩模格式
如果导出多边形格式，会跳过所有掩膜格式标注

数据结构

掩膜格式

v0.1.0+

样例格式如下：

数据集路径
├── Annotations
│   ├── A0001.tif
│   ├── B0001.tif
│   ├── H0002.tif
│   └── ...
├── JPEGImages
│   ├── A0001.jpg
│   ├── B0001.png
│   ├── H0002.bmp
│   └── ...
├── labels.txt
├── test_list.txt
├── train_list.txt
└── val_list.txt

# labels.txt
background -
optic_disk - 128 0 0 // 对于伪彩色掩膜，需要按此结构提供每个类别的颜色。灰度掩膜的id默认为从0开始依次递增

多边形格式

v0.1.0+

样例格式如下：

数据集路径
├── image
│   ├── 0001.jpg
│   ├── 0002.jpg
│   ├── 0003.jpg
│   └── ...
├── train.json
├── val.json
└── test.json

COCO 文件的格式如下：

{
    "info": info,
    "images": [image],
    "annotations": [annotation],
    "licenses": [license],
    "categories": [category],
}

image{
    "id": int,
    "width": int,
    "height": int,
    "file_name": str,
    "license": int,
    "flickr_url": str,
    "coco_url": str,
    "date_captured": datetime,
}

annotation{
    "id": int,
    "image_id": int,
    "category_id": int,
    "segmentation": RLE or [polygon],
    "area": float,
    "bbox": [x,y,width,height],
    "iscrowd": 0 or 1,
}

category{
 "id": int,
 "name": str,
 "supercategory": str,
 "color": str // this feature is specific to PP Label. It's not in the coco spec.
}

数据标注

多边形标注

点击右侧“添加标签”，填写信息并创建标签
选择一个标签，点击左侧工具栏的“多边形”，在图像界面上点击需要标注的物体轮廓，形成多边形包围物体，实例分割可以反复选择同一标签标注不同的实例，需要修改多边形可以点击左侧工具栏的“编辑”进行修改
标注完成一个实例后，点击右上角”确定轮廓”进行实例确认
点击左右按钮切换图像，重复上述操作，直到所有数据标注完毕
下方进度展示可以查看标注进度

掩膜标注

点击右侧“添加标签”，填写信息并创建标签
选择一个标签，点击左侧工具栏的“笔刷”（鼠标悬浮可以修改笔刷大小），在图像界面上按住鼠标左键绘制需要标注的物体内部，实例分割可以反复选择同一标签标注不同的实例，，需要删除掩膜可以点击左侧工具栏的“橡皮擦”进行修改
标注完成一个实例后，点击右上角”确定轮廓”进行实例确认
点击左右按钮切换图像，重复上述操作，直到所有数据标注完毕
下方进度展示可以查看标注进度

下一步

您可以继续浏览交互式分割使用方法了解如何使用 PaddleLabel-ML 提高语义分割标注效率。