blocks|key|985461|text|更新：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|985462|下面是两个在COCO+Dataset中标记的图像示例，它们显示了复杂的情况。您可以进一步研究数据集，以了解它们如何处理不同的案例。|offset|length|style|CODE|985463|另一个资源，submission.pdf。|985464|图像1:|BOLD|985465|​|985466|📷|atomic|985467|985468|图像2:|985469|985470|985471|985472|下面这些链接可能会有所帮助。|985473|PASCAL视觉对象类挑战2007+(VOC2007)关于什么和如何标签的注释指南，
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/guidelines.html|unordered-list-item|985474|引用下面关于标签最佳做法的链接，
对于被遮挡的对象，请完全标记它们。如果一个对象由于前面的另一个对象而处于不可见状态，请将该对象标记为视图之外的对象，就好像您可以看到它的整体一样。您的模型将开始以这种方式理解对象的真正界限。|985475|https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-labelimg-for-labeling-object-detection-data/|985476|下面这篇文章说明要对被排除的对象进行完全标记。
https://towardsdatascience.com/how-to-train-a-custom-object-detection-model-with-yolo-v5-917e9ce13208|985477|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://vision.stanford.edu/pdf/bbox_submission.pdf|1|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/58459f59fcf89c14d77ce8e902fda347.jpg|imageAlt|2|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/20e9d067d70091f8e826c4fc5225a56f.jpg|3|http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/guidelines.html|4|5|https://towardsdatascience.com/how-to-train-a-custom-object-detection-model-with-yolo-v5-917e9ce13208^0|0|6|C|0|6|E|0|0|0|4|0|0|0|1|1|0|0|0|4|0|0|0|1|2|0|0|0|17|1Q|3|0|0|0|2I|4|0|O|2T|5|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|1U|8|@$D|1V|E|1W|F|G]]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|1X|8|@]|9|@$D|1Y|E|1Z|1|20]]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|21|8|@$D|22|E|23|F|L]]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|24|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|Q|7|25|8|@]|9|@$D|26|E|27|1|28]]|A|$]]|$1|R|3|N|5|6|7|29|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|2A|8|@$D|2B|E|2C|F|L]]|9|@]|A|$]]|$1|U|3|N|5|6|7|2D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|P|5|Q|7|2E|8|@]|9|@$D|2F|E|2G|1|2H]]|A|$]]|$1|W|3|N|5|6|7|2I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|Y|5|6|7|2J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|10|5|11|7|2K|8|@]|9|@$D|2L|E|2M|1|2N]]|A|$]]|$1|12|3|13|5|11|7|2O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|14|3|15|5|6|7|2P|8|@]|9|@$D|2Q|E|2R|1|2S]]|A|$]]|$1|16|3|17|5|11|7|2T|8|@]|9|@$D|2U|E|2V|1|2W]]|A|$]]|$1|18|3|-4|5|6|7|2X|8|@]|9|@]|A|$]]]|19|$1A|$5|1B|1C|1D|A|$1E|1F]]|1G|$5|1H|1C|1I|A|$1J|1K|1L|-4]]|1M|$5|1H|1C|1I|A|$1J|1N|1L|-4]]|1O|$5|1B|1C|1D|A|$1E|1P]]|1Q|$5|1B|1C|1D|A|$1E|15]]|1R|$5|1B|1C|1D|A|$1E|1S]]]]

<h2>Update:</h2>
Below are two examples of images labeled in <code>COCO Dataset</code> that show complex cases. You may explore further on the dataset to find out how they handled different cases.
Another resource, <a href="http://vision.stanford.edu/pdf/bbox_submission.pdf" rel="nofollow noreferrer">http://vision.stanford.edu/pdf/bbox_submission.pdf</a>.
Image 1:
<a href="https://i.stack.imgur.com/tGYQo.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/tGYQo.jpg" alt="enter image description here" /></a>
Image 2:
<a href="https://i.stack.imgur.com/CQvLw.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/CQvLw.jpg" alt="enter image description here" /></a>
<hr>
These links below may help.
<ul>
<li>PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007 (VOC2007) Annotation
Guidelines on what and how to label,
<a href="http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/guidelines.html" rel="nofollow noreferrer">http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/guidelines.html</a>
</li>
<li>Quote from link below on labeling best practices,
<blockquote>
For occluded objects, label them entirely. If an object is out of view due to another object being in front of it, label the object out
of view as if you could see its entirety. Your model will begin to
understand the true bounds of objects this way.
</blockquote>
<a href="https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-labelimg-for-labeling-object-detection-data/" rel="nofollow noreferrer">https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-labelimg-for-labeling-object-detection-data/</a>
</li>
<li>This article below states to label occluded objects entirely.
<a href="https://towardsdatascience.com/how-to-train-a-custom-object-detection-model-with-yolo-v5-917e9ce13208" rel="nofollow noreferrer">https://towardsdatascience.com/how-to-train-a-custom-object-detection-model-with-yolo-v5-917e9ce13208</a>
</li>
</ul>

blocks|key|985498|text|您可以按颜色创建标签。例如，如果有不同颜色的公共汽车，如黑色、红色、蓝色和其他颜色，您可以将其命名为black_bus、red_bus、blue_bus和default_bus。但是准确性取决于训练图像的数量。你需要成千上万的图像，每辆彩色巴士，以获得更好的准确性。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|985499|您可以将示例图像标记为：|985500|​|985501|📷|atomic|985502|985503|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/e5b6843691deeeb050fe8dc552360a17.png|imageAlt^0|8|2|1E|9|1O|7|1W|8|25|B|0|0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|W|8|@$9|X|A|Y|B|C]|$9|Z|A|10|B|C]|$9|11|A|12|B|C]|$9|13|A|14|B|C]|$9|15|A|16|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|17|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|18|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|J|3|K|5|L|7|19|8|@]|D|@$9|1A|A|1B|1|1C]]|E|$]]|$1|M|3|I|5|6|7|1D|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|1E|8|@]|D|@]|E|$]]]|O|$P|$5|Q|R|S|E|$T|U|V|-4]]]]

You can create labels by color. For example if there are buses with different colors like black,red,blue and others you can label them with names like black_bus, red_bus, blue_bus and default_bus. But accuracy depends on the number of training images. You need thousands of images of each colored bus to get better accuracy.
You can label the example image like this:
<a href="https://i.stack.imgur.com/bYHxR.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/bYHxR.png" alt="black and blue labels" /></a>

I am new to Object Detection with Yolo and I have questions regarding the labeling (for custom objects):
Is there any guideline or tips on how to label images to have high accuracy at the end? Anything I have to take care of?
For example what if I have one object twice next to each other like in the following picture:
<a href="https://i.stack.imgur.com/hog1W.jpg" rel="nofollow noreferrer">enter image description here</a>
<a href="https://www.manchestereveningnews.co.uk/news/greater-manchester-news/greater-manchester-28-new-buses-17777605.amp" rel="nofollow noreferrer">https://www.manchestereveningnews.co.uk/news/greater-manchester-news/greater-manchester-28-new-buses-17777605.amp</a>
How would you label the black bus? Just the black part or would you assume the whole bus and thus create a box that would include the blue bus as well?

Yolo Darknet: How to label images

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没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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我刚开始使用Yolo进行对象检测，我有关于标签的问题(对于定制对象)：对于如何标记图像，在结束时是否有任何指南或提示？我有什么要处理的吗？例如，如果我有一个对象彼此相邻两次，如下面的图片所示：你怎么给这辆黑色公共汽车贴上标签？只是黑色的部分，或者你会假设整个总线，从而创建一个盒子，其中包括蓝色巴士以及？

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