在使用labelme標記完影象後，我們可以使用labelme自帶的一套轉換工具:labelme_json_to_dataset.exe 將每個對應的json檔案轉化為乙個字尾為_json的資料夾。 資料夾內容如下：
其中最重要的是名為label.png的16位，包含了具體哪乙個畫素作為mask的重要資訊，在實際應用中，我們還需要通過一套c++指令碼將16點陣圖轉成8位，否則模型無法讀取。
另乙個要提到的重要問題是名為_viz.png的，點開如下
可以看到我們要學習的物件已經用不同的顏色區分開了，可以看到灰色代表0號class：背景,我們希望系統是別的物件bottle是1號class，用紅色標記。加入後邊的酒杯作為另乙個物件被標記，則有可能被自動顯示為藍色或綠色，作為2號class:cup。
我在手動標記時標記了3個滑鼠，然而因為他們屬於同一class，導致這3個滑鼠最終被判定為乙個物件。之前我在cup資料集中使用了大量含有多個cup的，使得模型反覆將兩個甚至三個茶杯當做乙個整體來識別。效果如下:
不僅3個茶杯被放進了同乙個包圍盒，連下面的滑鼠也被加上了mask。之前這個問題困擾了我好一陣子，經過仔細分析才發現了問題所在。後續訓練時，我用的都是只包含乙個物件的，上面的現象也再沒有出現過。不過這種方法不利於用少量的圖訓練盡量多的物件的目標，畢竟一張圖只能放乙個嘛，而且轉換過程也相當繁瑣，還是推薦使用coco格式的轉換方法，一步到位，的豐富程度也高了不少。
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