如何在不使用边界框的情况下标记图像？

Question

我正在尝试使用我自己的图像创建自定义数据集。 我从以下日志数据中裁剪的图像：

https://drive.google.com/open?id=1x0oWiVZ9KOw5P0gIMxQNxO-ajdrGy7Te

我希望它能够检测到如下所示的高振动：

https://drive.google.com/open?id=1tUjthjGG1c23kTCQZOgedcsx99R_a_z3

我在一个文件夹中有大约 300 张高振动图像。 图片如下：

https://drive.google.com/open?id=1IG_-wRJxe-_TOYfSxHjRq5UBWMn9mO1k

我想做的和https://towardsdatascience.com/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9完全一样。 在此示例中，图像数据集是使用 LabelImg 手动标记的。

但是我不明白为什么我需要为其中只有一个对象并且可以将图像的框架作为边界框的图像绘制框。

请建议我如何在不手动绘制边界框的情况下创建数据集和处理图像（因为图像由一个对象组成），以及如何为包含一个对象的图像（即具有图像的框架）批量绘制边界框作为边界框）？

Answer 1

听起来您想进行“图像分类”而不是“对象检测”——制作一个生成 xml 文件的脚本可能更容易，其中包含图像的宽度和高度作为边界框尺寸，而不是使用 labelImg。