YOLO标注工具
案例介绍
1. 高效标注体验
- YOLO 原生支持 ：直接生成 YOLO 格式（归一化坐标 class x_center y_center width height ）标签文件。
- 交互友好 ：支持鼠标左键拖拽创建框、右键修改类别/删除、滚轮缩放图片、右键拖拽平移画布。
- 自动保存 ：切换图片或进行关键操作时自动同步标注数据，防止数据丢失。
2. 深度集成模型训练
- 可视化训练面板 ：无需编写代码，通过 UI 即可配置 Epochs、Batch Size、Image Size 等参数。
- 高级超参调节 ：直接支持 Mixup 、 Mosaic 、 CopyPaste 等数据增强策略配置（正如您在 train_worker.py 中看到的那样）。
- 实时监控 ：内置日志查看器，支持多任务并行管理，实时反馈训练进度。
3. 智能化辅助
- 自动预标注 (Auto-labeling) ：加载现有的 .pt 模型对未标注图片进行批量预测，自动生成初始标签，大幅减少人工工作量。
- Android 自动化采集 ：集成 uiautomator2 和 ADB ，支持一键获取 Android 设备/模拟器屏幕图像并直接开始标注，非常适合移动端自动化测试场景。
4. 数据集管理
- 一键划分 ：支持按比例（如 8:2）自动将数据集划分为训练集和验证集。
- 类别管理 ：支持实时新增、重命名及删除标注类别，自动更新 classes.txt 。
YOLO标注工具
案例介绍
该项目由本人独立开发
1. 高效标注体验
- YOLO 原生支持 ：直接生成 YOLO 格式（归一化坐标 class x_center y_center width height ）标签文件。
- 交互友好 ：支持鼠标左键拖拽创建框、右键修改类别/删除、滚轮缩放图片、右键拖拽平移画布。
- 自动保存 ：切换图片或进行关键操作时自动同步标注数据，防止数据丢失。
2. 深度集成模型训练
- 可视化训练面板 ：无需编写代码，通过 UI 即可配置 Epochs、Batch Size、Image Size 等参数。
- 高级超参调节 ：直接支持 Mixup 、 Mosaic 、 CopyPaste 等数据增强策略配置（正如您在 train_worker.py 中看到的那样）。
- 实时监控 ：内置日志查看器，支持多任务并行管理，实时反馈训练进度。
3. 智能化辅助
- 自动预标注 (Auto-labeling) ：加载现有的 .pt 模型对未标注图片进行批量预测，自动生成初始标签，大幅减少人工工作量。
- Android 自动化采集 ：集成 uiautomator2 和 ADB ，支持一键获取 Android 设备/模拟器屏幕图像并直接开始标注，非常适合移动端自动化测试场景。
4. 数据集管理
- 一键划分 ：支持按比例（如 8:2）自动将数据集划分为训练集和验证集。
- 类别管理 ：支持实时新增、重命名及删除标注类别，自动更新 classes.txt 。
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