本例可分辨 guava, lemon, pitaya, wax 四種水果。

安裝套件

請依如下順序安裝套件。

pip install torch torchvision torchaudio --index-url  https://download.pytorch.org/whl/cu130 --no-cache-dir
pip install ultralytics labelme labelme2yolo

水果資料集下載

水果資料集為本人自行搜集，請由本站下載 : fruit_dataset.zip。儲存在專案下，然後「解壓縮至此」，就會產生 dataset 目錄。

標示圖片

在 Terminal 輸入如下指令。

labelme

開啟視窗後，按下 Open Dir 選取 dataset 目錄，然後選擇 Create AI-Polygon，可以更方便快速的選取物件。每標識一個物件即會自動儲存成 json 格式，檔案置於 dataset 之下。

常用的快速鍵如下。

點一下 : 選取物件
Ctrl + 點一下 : 結束選取，並自動儲存成 .json
d : 下一張

轉成 yolo 格式

使用 labelme 標識的圖片，只能儲存成 json 格式，但 yolo 只認識 .txt 檔，所以請使用如下指令轉成 yolo 格式。