「2. 学習データの作成」の最後では、アノテーションデータ作成ツールLabelImgを紹介しました。このツールによる、アノテーションデータ作成は、以下の手順で行います。

1. 入手先(https://github.com/tzutalin/labelImg)のページ記載の 「Installation」 の項目から、使用するPCプラットフォーム(Windows, Mac, Linuxなど)と現在のpython バージョンを確認し、手順に従って、インストールを行います。

2.「Usage」の項目にある「Steps(YOLO)」の項目に従い進めていきます。

(1)LabelImgをインストールしたフォルダ配下の data/predefined_classes.txt に認識させたいクラスの名称を記載します。「2.学習データの作成」の手順1で作成した obj.names の内容と同じものを記載します。例えば、person, dog, cat の認識の場合は以下の内容になります。

3. 「Installation」に記載の方法で、python コマンドで、LabelImg を起動します。例えば、python3 の環境では、以下のコマンドをターミナル環境で入力し、起動します。

$ python3 labelimg.py

4. LabelImg の画面左のツールバーにある「PascalVOC」のボタンをクリックし、表示を「YOLO」に切り替えます。(起動する際に、必ずYOLOに設定を切り替えてください。)

5. LabelImg の画面左のツールバーにある「Open Dir」ボタンをクリックし、PC上の作業フォルダ内に、画像格納用のフォルダとして作成したimages を選択します。すると、LabelImgの画面中央に、images フォルダ内の最初の画像が表示されます。

6. 作業後のアノテーションデータファイルの保存先を指定します。画面左のツールバーにある「Change Save Dir」ボタンをクリックし、「2.学習データの作成」のステップ3で作成した、PC上の作業フォルダ内「labels」フォルダを選択します。

7. 画面が表示されている状態でキーボードの「w」を押すと、アノテーションを画像に付加することができるようになります。画像の上でマウスをドラッグして、矩形領域を決定します。
8. マウスで矩形領域を決定すると、data/predefined_classes.txt記載の物体の名称から、該当するものを選択する画面が表示されますので、該当するものを選択し、OKボタンを押します。以下の例では cat を選択しています。

9. 1つの画像内のすべての物体に対して、アノテーションの矩形領域を決定完了した後に、画面左のツールバーにある「Save」ボタンを押します。上のステップ6で指定した「labels」フォルダ配下に、画像名に対応する、~.txt という名称のアノテーションデータファイルが生成されます。同時に classes.txt という名称のファイルも labels フォルダ配下に生成されます。

10. images フォルダ内のすべての画像に対して、アノテーション付加の作業を完了しましたら、labels 内のclasses.txt はPC上の作業フォルダ内に、移動し、「obj.names」とファイル名に変更します。

以上の作業で、「2. 学習データの作成」の作業が完了します。

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