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一、Label-Studio 简介与安装

Label-Studio 是一个开源的通用数据标注工具，支持图像、文本、音频、视频等多种数据类型的标注。对于计算机视觉任务，它提供了丰富的标注工具，包括矩形框、多边形、关键点等，非常适合为 YOLO 模型准备训练数据。
Label-Studio 是一个开源的通用数据标注工具，支持图像、文本、音频、视频等多种数据类型的标注。对于计算机视觉任务，它提供了丰富的标注工具，包括矩形框、多边形、关键点等，非常适合为 YOLO 模型准备训练数据。

1. 下载 Anaconda访问Anaconda 官网 下载适合您操作系统的安装包。### 2. 安装方式1. 在搜索框中输入 “Anaconda”，打开 Anaconda Navigator 或直接运行安装程序

图：Anaconda 安装程序界面，按照提示完成安装即可### 2.label-studio网页启动
1.选择环境安装位置

cd/d D:/opencv#指定安装在D：/opencv目录下

2.创建python环境并对label-studio进行安装

# 使用 Anaconda 安装# 首先创建并激活 conda 环境conda create--nameyolo-envpython=3.8conda activate label-studio-env# 使用 pip 在 conda 环境中安装pipinstalllabel-studio# 启动服务label-studio start

3.再次启动label-studio

cd/d D/opencv conda activate yolo-env label-studio start

3.运行结果

二、yolo模型训练

1.创建项目

2.图片导入

3.对图片进行标签标注

setting:对标签模型进行更改
labelling:对图片进行贴标签

4.导出带图片的YOLO模型进行训练

二、利用GPU对图片集进行训练

1.将导出文件拖入goole driver中

2.按照google colab中的操作进行执行

（1）改为GPU运行

（2）按步骤执行后的训练日志

（3）在执行结束后找到目标模型

三、注意事项

1.与google driver的通讯

符号和图中保持一致

2.文件地址的更改

3.每个参数的含义

（1）模型选择：

Ultralytics YOLO 提供了多个预训练模型，可根据需求选择：

（2）轮次选择
在content/run/result当中看曲线
（3）图像大小选择
1.取决于GPU
2.取决于精度需要